Курс на Stepik
Обложка курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…» на Stepik
790 ₽

Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и… ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Инженерный курс о том, как превращать принципы Responsible AI в требования, проверки и артефакты: bias/fairness, XAI, robustness и безопасность, документация, регуляции и governance.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Количество уроков 32
Тесты в курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Количество квизов 32
Стоимость курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Стоимость курса 790 ₽ —
Обновления курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…» 8 разделов Уроки в курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…» 32 урока Тесты в курсе «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…» 32 теста Последнее обновление курса «Responsible AI на практике: безопасность, объяснимость и…» обн. 25 мая 2026

1. Responsible AI как инженерная дисциплина

4 урока
Закрытый
1.1 С чего начинается Responsible AI ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.2 Провалы, которые не видно в метриках ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.3 Принципы как набор инженерных вопросов ↗
0
0
-
0
Закрытый
1.4 Этика, комплаенс и продукт: границы ответственности ↗
0
0
-
0

2. Bias: от источника до вмешательства

4 урока
Закрытый
2.1 Где появляется bias на пути к решению ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.2 Типы bias и ошибки измерения ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.3 Корреляции, прокси и причинность ↗
0
0
-
0
Закрытый
2.4 Мини-кейс: hiring model и план исправлений ↗
0
0
-
0

3. Fairness-метрики и выбор компромисса

4 урока
Закрытый
3.1 Fairness начинается с постановки вреда ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.2 Group fairness без формул ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.3 Individual fairness и похожие люди ↗
0
0
-
0
Закрытый
3.4 Конфликт метрик: как выбрать и защитить ↗
0
0
-
0

4. XAI: объяснения, которым можно доверять

4 урока
Закрытый
4.1 Зачем объяснять: от дебага до аудита ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.2 Локально и глобально: как читать XAI ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.3 SHAP, LIME и feature importance ↗
0
0
-
0
Закрытый
4.4 Объяснимость генеративных моделей и LLM ↗
0
0
-
0

5. Robustness и безопасность моделей

4 урока
Закрытый
5.1 Robustness: когда данные меняются ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.2 Adversarial атаки и data poisoning ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.3 Prompt injection в LLM-системах ↗
0
0
-
0
Закрытый
5.4 Мониторинг и red teaming ↗
0
0
-
0

6. Ответственный ML lifecycle и артефакты

4 урока
Закрытый
6.1 Где ставить quality gates в pipeline ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.2 Datasheets и проверки данных ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.3 Model cards и traceability решений ↗
0
0
-
0
Закрытый
6.4 Аудит релиза: изменения и откаты ↗
0
0
-
0

7. Регуляции: EU AI Act для инженера

4 урока
Закрытый
7.1 Risk-based подход и категории систем ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.2 High-risk: что потребуется команде ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.3 Документация и доказательства соответствия ↗
0
0
-
0
Закрытый
7.4 Комплаенс без паралича разработки ↗
0
0
-
0

8. Governance: внедрение и инциденты

4 урока
Закрытый
8.1 AI governance: роли и ответственность ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.2 AI risk register как живой документ ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.3 Incident response для AI: первые часы ↗
0
0
-
0
Закрытый
8.4 Чек-лист внедрения и итоговый тест ↗
0
0
-
0