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無料モジュール

責任ある AI

責任ある AI を実習で学びます。データの偏りの見つけ方、公平性の測り方、判断の説明、k-匿名性、モデルカードと監視を Python で扱います。

5件のレッスン270分のレッスンAI とデータサイエンス

レッスン一覧

どのレッスンも全文を無料で読めます。無料アカウントを作ると、コマンドをラボで実行し、クイズと課題に取り組めます。

  1. 1 · コンテナラボ

    データの偏りはどこから来るのか

    サンプル、ラベル、履歴データのどこに偏りが入るかを、見つけられる。

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  2. 2 · コンテナラボ

    AIの公平性をどう測るか

    グループごとの割合を比べて、モデルが公平かどうかを数で測れる。

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  3. 3 · コンテナラボ

    AIの判断を説明する方法

    入力を1つずつ変えて、どの入力が判断を動かしたかを説明できる。

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  4. 4 · コンテナラボ

    k-匿名性で個人を守る

    k-匿名性の考え方で、特定されやすい人のグループを見つけられる。

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  5. 5 · コンテナラボ

    AIの説明責任とモデルカード

    モデルを文書にまとめ、運用中の変化を見守る計画を立てられる。

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本物のラボで実習

このモジュールのレッスンは、あなた専用に起動するラボで実習します。使うラボ：

授業で使いますか？このモジュールを学生に割り当てると、教員用ガイド、自動採点つきの課題、学生ごとのラボを使えます。