Masterclass Certificate in Ethical Machine Learning: Data-Driven
-- अभी देख रहे हैंThe Masterclass Certificate in Ethical Machine Learning: Data-Driven certificate course is a comprehensive program that emphasizes the importance of building ethical and unbiased machine learning models. This course is crucial in today's industry, where businesses rely heavily on data-driven decision-making and artificial intelligence.
7,936+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Unit 1: Introduction to Ethical Machine Learning – Understanding the ethical implications of AI and machine learning algorithms, including potential biases and fairness issues.
• Unit 2: Data Privacy & Security – Exploring best practices for protecting sensitive data, ensuring data privacy, and maintaining robust security measures.
• Unit 3: Responsible Data Collection – Learning strategies for collecting and managing data in a responsible and ethical manner, minimizing potential harm to individuals and communities.
• Unit 4: Bias Mitigation Techniques – Understanding common sources of bias in machine learning and techniques to mitigate and prevent them.
• Unit 5: Explainable AI – Delving into the importance of explainability in AI systems and approaches to make machine learning models more interpretable and transparent.
• Unit 6: Ethical Decision-Making Frameworks – Adopting ethical decision-making frameworks to guide the development and deployment of machine learning algorithms.
• Unit 7: Human-Centered Design – Applying human-centered design principles to machine learning projects to ensure ethical considerations are integrated throughout the development process.
• Unit 8: Legal and Regulatory Compliance – Understanding the legal and regulatory landscape surrounding machine learning and AI, including relevant laws and regulations.
• Unit 9: Stakeholder Engagement – Learning strategies for engaging with stakeholders, including communities and marginalized groups, to ensure ethical considerations are addressed.
• Unit 10: Continuous Monitoring and Evaluation – Exploring best practices for continuously monitoring and evaluating machine learning algorithms to ensure they remain fair, transparent, and unbiased.
Note: The above list is provided as a plain HTML code only, with no additional formatting or links.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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