Member since 2023
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency
Earned אוג 9, 2025 EDT
Responsible AI for Digital Leaders with Google Cloud
Earned אוג 8, 2025 EDT
Introduction to Responsible AI - בעברית
Earned אוג 6, 2025 EDT
Introduction to Generative AI - בעברית
Earned אוג 2, 2025 EDT
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias
Earned אוג 2, 2025 EDT
This course introduces concepts of AI interpretability and transparency. It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers. It explores practical methods and tools to help achieve interpretability and transparency in both data and AI models.
This course equips learners with the essential knowledge and practical tools to develop and implement artificial intelligence (AI) responsibly. Through an exploration of ethical considerations, best practices, and governance procedures, participants will gain an understanding of how to navigate the complex landscape of AI while upholding ethical standards and minimizing potential risks.
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי אתיקה של בינה מלאכותית, למה היא חשובה ואיך Google נוהגת לפי כללי האתיקה של הבינה המלאכותית במוצרים שלה. מוצגים בו גם 7 עקרונות ה-AI של Google.
זהו קורס מבוא ממוקד שמטרתו להסביר מהי בינה מלאכותית גנרטיבית, איך משתמשים בה ובמה היא שונה משיטות מסורתיות של למידת מכונה. הוא גם כולל הסבר על הכלים של Google שיעזרו לכם לפתח אפליקציות בינה מלאכותית גנרטיבית משלכם.
This course introduces concepts of responsible AI and AI principles. It covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices. It explores practical methods and tools to implement Responsible AI best practices using Google Cloud products and open source tools.