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Explorar e implementar modelos de IA responsáveis usando Python. Este livro vai ensinar-vos como equilibrar os problemas éticos com as capacidades de inteligência artificial. O livro começa com a introdução nas bases da IA, com atenção especial aos princípios fundamentais da IA responsável. Em seguida, os autores falam sobre problemas críticos de detecção e mitigação do preconceito, tomada de decisões de IA compreensíveis, preservação da privacidade, segurança e desenvolvimento de modelos confiáveis. Além disso, você vai obter uma revisão de ferramentas, métodos e exemplos de código para implementar os princípios fundamentais que você vai aprender em cenários reais. O livro é concluído com um capítulo sobre a compreensão mais profunda das profundas consequências da IA responsável para o futuro. Cada capítulo oferece uma abordagem prática enriquecida com compreensão prática e fragmentos de código, o que permite transformar considerações éticas em soluções eficazes. Para os práticos da IA, especialistas em dados, engenheiros de ferramentas, pesquisadores, políticos e estudantes interessados nos aspectos éticos da IA.
Learn and implement responsible AI models using Python. This book will teach you how to balance ethical challenges with opportunities in Artificial Intelligence. The book starts with an introduction to the fundamentals of AI, with special emphasis given to the key principles of responsible AI. The authors then walk you through the critical issues of detecting and mitigating bias, making AI decisions understandable, preserving privacy, ensuring security, and designing robust models. Along the way, you’ll gain an overview of tools, techniques, and code examples to implement the key principles you learn in real-world scenarios. The book concludes with a chapter devoted to fostering a deeper understanding of responsible AI’s profound implications for the future. Each chapter offers a hands-on approach, enriched with practical insights and code snippets, enabling you to translate ethical considerations into actionable solutions. For AI practitioners, data scientists, machine learning engineers, researchers, policymakers, and students interested in the ethical aspects of AI.
Untersuchung und Implementierung verantwortungsvoller KI-Modelle mit Python. Dieses Buch wird Ihnen zeigen, wie Sie ethische Probleme mit Möglichkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz in Einklang bringen können. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der KI, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf den Schlüsselprinzipien der verantwortungsvollen KI liegt. Die Autoren erzählen Ihnen dann von den kritischen Herausforderungen, Bias zu erkennen und zu mildern, verständliche KI-Entscheidungen zu treffen, die Privatsphäre zu wahren, Sicherheit zu gewährleisten und robuste Modelle zu entwickeln. Darüber hinaus erhalten Sie einen Überblick über die Tools, Methoden und Codebeispiele zur Umsetzung der Schlüsselprinzipien, die Sie in realen Szenarien lernen. Das Buch schließt mit einem Kapitel, das einem tieferen Verständnis der tiefgreifenden Auswirkungen einer verantwortungsvollen KI auf die Zukunft gewidmet ist. Jedes Kapitel bietet einen praktischen Ansatz, angereichert mit praktischen Einsichten und Code-Snippets, der es ermöglicht, ethische Überlegungen in umsetzbare Lösungen umzusetzen. Für KI-Praktiker, Datenspezialisten, maschinelle Lerningenieure, Forscher, Politiker und Studenten, die sich für die ethischen Aspekte von KI interessieren.
Estudio e implementación de modelos responsables de IA utilizando Python. Este libro te enseñará cómo equilibrar los problemas éticos con las oportunidades en el campo de la inteligencia artificial. El libro comienza con una introducción a los fundamentos de la IA, con especial énfasis en los principios clave de la IA responsable. A continuación, los autores le informan sobre los problemas críticos para detectar y mitigar sesgos, tomar decisiones comprensibles en el campo de la IA, mantener la privacidad, garantizar la seguridad y desarrollar modelos confiables. Además, obtendrá una visión general de las herramientas, métodos y ejemplos de código para implementar los principios clave que aprenderá en escenarios reales. El libro concluye con un capítulo dedicado a una comprensión más profunda de las profundas implicaciones de la IA responsable para el futuro. Cada capítulo ofrece un enfoque práctico, enriquecido con comprensión práctica y fragmentos de código, que permite transformar las consideraciones éticas en soluciones efectivas. Para profesionales de la IA, especialistas en datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores, políticos y estudiantes interesados en los aspectos éticos de la IA.
Studio e implementazione di modelli di IA responsabili con Python. Questo libro vi insegnerà come bilanciare i problemi etici con le capacità di intelligenza artificiale. Il libro inizia con l'introduzione alla base dell'IA, con particolare attenzione ai principi chiave dell'IA responsabile. Gli autori vi descrivono poi i problemi critici di rilevamento e mitigazione dei pregiudizi, l'adozione di decisioni chiare in materia di IA, la riservatezza, la sicurezza e lo sviluppo di modelli affidabili. Inoltre, riceverete una panoramica degli strumenti, dei metodi e degli esempi di codice per implementare i principi chiave che imparerete in scenari reali. Il libro si conclude con un capitolo dedicato a una migliore comprensione delle profonde implicazioni dell'IA responsabile per il futuro. Ogni capitolo offre un approccio pratico, arricchito da comprensione pratica e frammenti di codice, in modo da trasformare le considerazioni etiche in soluzioni efficaci. Per professionisti dell'intelligenza artificiale, esperti di dati, ingegneri dell'apprendimento automatico, ricercatori, politici e studenti interessati agli aspetti etici dell'intelligenza artificiale.
Изучение и внедрение ответственных моделей ИИ с использованием Python. Эта книга научит вас, как сбалансировать этические проблемы с возможностями в области искусственного интеллекта. Книга начинается с введения в основы ИИ, при этом особое внимание уделяется ключевым принципам ответственного ИИ. Затем авторы рассказывают вам о критических проблемах обнаружения и смягчения предвзятости, принятия понятных решений в области ИИ, сохранения конфиденциальности, обеспечения безопасности и разработки надежных моделей. Кроме того, вы получите обзор инструментов, методов и примеров кода для реализации ключевых принципов, которые вы узнаете в реальных сценариях. Книга завершается главой, посвященной более глубокому пониманию глубоких последствий ответственного ИИ для будущего. Каждая глава предлагает практический подход, обогащенный практическим пониманием и фрагментами кода, что позволяет преобразовать этические соображения в действенные решения. Для практиков ИИ, специалистов по данным, инженеров машинного обучения, исследователей, политиков и студентов, заинтересованных в этических аспектах ИИ.
Étudier et mettre en œuvre des modèles d'IA responsables en utilisant Python. Ce livre vous apprendra comment équilibrer les défis éthiques avec les capacités d'intelligence artificielle. Le livre commence par une introduction aux fondements de l'IA, en mettant l'accent sur les principes clés de l'IA responsable. Les auteurs vous parlent ensuite des problèmes critiques que posent la détection et l'atténuation des préjugés, la prise de décisions compréhensibles en matière d'IA, le maintien de la confidentialité, la sécurité et le développement de modèles fiables. En outre, vous aurez un aperçu des outils, des méthodes et des exemples de code pour mettre en œuvre les principes clés que vous apprendrez dans les scénarios réels. Le livre se termine par un chapitre consacré à une meilleure compréhension des implications profondes de l'IA responsable pour l'avenir. Chaque chapitre propose une approche pratique, enrichie d'une compréhension pratique et de fragments de code, qui permet de transformer des considérations éthiques en solutions efficaces. Pour les praticiens de l'IA, les professionnels des données, les ingénieurs de l'apprentissage automatique, les chercheurs, les décideurs et les étudiants intéressés par les aspects éthiques de l'IA.