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Introduction to Responsible AI in Practice


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    新規コース(過去6ヶ月)
期間  1日間 時間  9:30～17:30
価格(税込)  110,000円(税込) 主催  トレノケート
形式  講義＋ハンズオン コースコード  GGC0031V
コース日程が決定次第、ご案内いたします。マイページ会員様は「お気に入り」にご登録いただければ、日程が公開された際にメールで通知が届きます。
詳しくはお問い合わせください。

重要なご連絡・ご確認事項

※下記の事前必須手続きが完了していない場合は、ご受講いただけません。手続きが未完了で当日受講出来なかった場合は、有償キャンセルとなりますのでご注意ください。


【ご受講前の必須手続き】
ご受講日までに、下記リンクからプライバシーポリシーと利用規約に同意の上、トレーニングシステム「Qwiklabs」のアカウントを作成してください。
Qwiklabsアカウントとコース申込時の受講者メールアドレスは、同じものをご使用ください。

https://trainocate.qwiklabs.com/?locale=ja

※自動返信メールには「globalknowledge-jp.qwiklabs.comからアクセスしてください」と表示される場合がありますが、同一のサイトですので問題ありません。
※既にtrainocate.qwiklabs.comのQwiklabsアカウントをお持ちの方は再作成の必要はありません。


※受講証明書発行には、全日程の80%以上の出席率または、最低80%以上のラボの完了が必須となりますのでご注意ください。


【本コースはオンライン対応です】

会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。

  • オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。
  • 教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。

★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら

※本コースはプレイバックサービスの対象外です。

対象者情報

対象者
責任ある方法で生成 AI を活用したいと考えている ML エンジニアおよび AI アプリケーション開発者
前提条件
・『Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure』(GGC0001V) 受講済み程度の Google Cloud に関する基本的知識 (必須)
・『Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud』(GGC0034V) 受講済み程度の Google Cloud における AI/ML プロダクトに関する知識 (必須)
・生成 AI の概念に関する基本的な知識

学習内容の詳細

コース概要
AI の発展により、ビジネスから医療、教育に至るまで、世界中の人々の生活を向上させる新たな機会が生まれました。また、これらのシステムに公平性、解釈可能性、プライバシー、安全性を組み込む最善の方法について、新たな疑問も生じています。
このコースでは、公平性、解釈可能性、プライバシー、安全性というさまざまな重点分野にわたって、責任ある AI の使用に関する Google の推奨ベストプラクティスの概要を探究します。その過程で、さまざまなオープンソース ツールや Vertex AI のツールを活用してこれらの概念を探究し、生成 AI で生じるさまざまな課題について時間をかけて検討する方法を学びます。
学習目標
● 責任ある AI の原則と実践の概要を説明できる
● 機械学習モデル内の不公平な偏見をチェックするプロセスを実装できる
● 機械学習モデルの動作を人間が理解できる方法で解釈する手法を使用できる
● 機械学習アプリケーションで機密データのプライバシーを強化するプロセスを作成できる
● 生成 AI 搭載アプリケーションの安全性を確保するための手法を説明できる
学習内容 
モジュール 1: AI に関する原則と責任ある AI
  - AI と責任
  - Google の AI に関する原則
  - 責任ある AI への取り組み

モジュール 2: AI における公平性
  - 公平性の概要
  - データセットの公平性を調べるためのツール
  - モデルの公平性を調べるためのツール

モジュール 3: AI の解釈可能性
  - 解釈可能性の概要
  - 指標の選択
  - ML モデルにおける解釈可能性の分類
  - 解釈可能性を調べるツール

モジュール 4: ML におけるプライバシー
  - プライバシーの概要
  - データ セキュリティ
  - モデル セキュリティ
  - Google Cloud における生成 AI のセキュリティ

モジュール 5: AI の安全性
  - AI における安全性
  - 安全性に関する脅威、ツール、手法
  - Generative AI Studio での安全性

実習/演習内容詳細

演習/デモ内容
ラボ 1: TensorFlow Data Validation と TensorFlow Model Analysis を使用して公平性を確保する
ラボ 2: Vertex Explainable AI でテキスト分類を説明する
ラボ 3: Generative AI Studio による責任ある AI

ご注意・ご連絡事項

事前必須手続きが完了していない場合は、ご受講いただけません。手続きが未完了で当日受講出来なかった場合は、有償キャンセルとなりますのでご注意ください。
【事前必須手続き】
・リンクよりトレーニングシステム「Qwiklab」アカウントを作成してください。
・Qwiklabsアカウントとコース申込時の受講者メールアドレスは、同じものをご使用ください。
受講証明書発行には、全日程の80%以上の出席率または、最低80%以上のラボの完了が必須となりますのでご注意ください。
【本コースはオンライン対応です】
会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、オンラインでご参加いただけます。
・オンラインLive：受講者の方はオンラインのみとなります。
・教室Live配信：教室・オンラインから受講される方が混在します。
※本コースはプレイバックサービスの対象外です。
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