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Introduction to Responsible AI Implement Ethical AI Using Python

Introduction to Responsible AI Implement Ethical AI Using Python

Le prix initial était : 42.99 €.Le prix actuel est : 12.90 €.

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…

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SKU: DTQPGXC3802577741321
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Description

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.

You will:

  • Understand the principles of responsible AI and their importance in today’s digital world
  • Master techniques to detect and mitigate bias in AI
  • Explore methods and tools for achieving transparency and explainability
  • Discover best practices for privacy preservation and security in AI
  • Gain insights into designing robust and reliable AI models
Langue
en
Version
Broché
Date de sortie initiale
23 novembre 2023
Nombre de pages
184
Illustrations
Avec illustrations

Personnes impliquées

Auteur principal

Avinash Manure

Deuxième auteur

Shaleen Bengani

Editeur principal

Apress

Informations sur le fabricant

Nom du fabricant
Springer Nature Customer Service Center GmbH
Adresse du fabricant
Europaplatz 3,69115 Heidelberg, Germany – 69115 – Heidelberg – DE
Adresse électronique du fabricant
ProductSafety@springernature.com
Informations sur le fabricant
Les informations du fabricant ne sont actuellement pas disponibles

Autres spécifications

Hauteur de l’emballage
15 mm
Hauteur du produit
15 cm
Largeur d’emballage
155 mm
Largeur du produit
155 mm
Livre d‘étude
Non
Longueur d’emballage
235 mm
Longueur du produit
235 mm
Poids de l’emballage
308 g
Édition
23001

EAN

EAN
9781484299814

Sécurité des produits

Opérateur économique responsable dans l’UE

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Catégories

Ordinateurs et Informatique

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Informatique

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Intelligence artificielle

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Livre

Disponibilité

Disponible à l’adresse suivante

Langue

Anglais

Type de livre

Paperback

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