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Introduction to Prescriptive Ai : A Primer for Decision Intelligence Solutioning With Python
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Introduction to Prescriptive AI: A Primer for Decision Intelligence Solutioning with Python
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Introduction to Prescriptive Ai : A Primer for Decision Intelligence Solutioning With Python
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Introduction to Responsible AI: Implement Ethical AI Using Python
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Introduction to Responsible Ai : Implement Ethical Ai Using Python
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Introduction to Prescriptive AI: A Primer for Decision Intelligence Solutioning with Python
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Zustand: New. 2023. 1st ed. paperback. . . . . .
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Introduction to Prescriptive Ai: A Primer for Decision Intelligence Solutioning With Python
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Introduction to Prescriptive Ai : A Primer for Decision Intelligence Solutioning With Python
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Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python
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Learn TensorFlow 2.0: Implement Machine Learning and Deep Learning Models with Python
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Introduction to Responsible AI
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 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. What You Will LearnUnderstand the principles of responsible AI and their importance in today's digital worldMaster techniques to detect and mitigate bias in AIExplore methods and tools for achieving transparency and explainabilityDiscover best practices for privacy preservation and security in AIGain insights into designing robust and reliable AI modelsWho This Book Is ForAI practitioners, data scientists, machine learning engineers, researchers, policymakers, and students interested in the ethical aspects of AI.
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Introduction to Prescriptive AI: A Primer for Decision Intelligence Solutioning with Python
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Introduction to Prescriptive AI: A Primer for Decision Intelligence Solutioning with Python
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Introduction to Prescriptive Ai : A Primer for Decision Intelligence Solutioning With Python
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Introduction to Responsible Ai : Implement Ethical Ai Using Python
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Introduction to Responsible Ai : Implement Ethical Ai Using Python
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Introduction to Responsible Ai: Implement Ethical Ai Using Python
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 193 pages. 9.25x6.10x0.42 inches. In Stock.
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Introduction to Responsible AI: Implement Ethical AI Using Python
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Zustand: New. Covers all aspects of responsible AI, from understanding bias to ensuring robustnessCovers methods and tools for achieving transparency and explainability in AIIncludes code examples and tools to translate principles into practice.
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Introduction to Responsible AI
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. 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. What You Will LearnUnderstand the principles of responsible AI and their importance in today's digital worldMaster techniques to detect and mitigate bias in AIExplore methods and tools for achieving transparency and explainabilityDiscover best practices for privacy preservation and security in AIGain insights into designing robust and reliable AI modelsWho This Book Is ForAI practitioners, data scientists, machine learning engineers, researchers, policymakers, and students interested in the ethical aspects of AI.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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, yoüll 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. What You Will LearnUnderstand the principles of responsible AI and their importance in today's digital worldMaster techniques to detect and mitigate bias in AIExplore methods and tools for achieving transparency and explainabilityDiscover best practices for privacy preservation and security in AIGain insights into designing robust and reliable AI modelsWho This Book Is ForAI practitioners, data scientists, machine learning engineers, researchers, policymakers, and students interested in the ethical aspects of AI.
