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Lu, Qinghua: Responsible AI: Best Practices for Creating Trustworthy AI Systems
Responsible AI: Best Practices for Creating Trustworthy AI Systems , AI systems are solving real-world challenges and transforming industries, but there are serious concerns about how responsibly they operate on behalf of the humans that rely on them. Many ethical principles and guidelines have been proposed for AI systems, but they're often too 'high-level' to be translated into practice. Conversely, AI/ML researchers often focus on algorithmic solutions that are too 'low-level' to adequately address ethics and responsibility. In this timely, practical guide, pioneering AI practitioners bridge these gaps. The authors illuminate issues of AI responsibility across the entire system lifecycle and all system components, offer concrete and actionable guidance for addressing them, and demonstrate these approaches in three detailed case studies. Writing for technologists, decision-makers, students, users, and other stake-holders, the topics cover: Governance mechanisms at industry, organisation, and team levels Development process perspectives, including software engineering best practices for AI System perspectives, including quality attributes, architecture styles, and patterns Techniques for connecting code with data and models, including key tradeoffs Principle-specific techniques for fairness, privacy, and explainability A preview of the future of responsible AI , >
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Ozdemir, Sinan: Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs
Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs , The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products Large Language Models (LLMs) like ChatGPT are demonstrating breathtaking capabilities, but their size and complexity have deterred many practitioners from applying them. In Quick Start Guide to Large Language Models, pioneering data scientist and AI entrepreneur Sinan Ozdemir clears away those obstacles and provides a guide to working with, integrating, and deploying LLMs to solve practical problems. Ozdemir brings together all you need to get started, even if you have no direct experience with LLMs: step-by-step instructions, best practices, real-world case studies, hands-on exercises, and more. Along the way, he shares insights into LLMs' inner workings to help you optimize model choice, data formats, parameters, and performance. You'll find even more resources on the companion website, including sample datasets and code for working with open- and closed-source LLMs such as those from OpenAI (GPT-4 and ChatGPT), Google (BERT, T5, and Bard), EleutherAI (GPT-J and GPT-Neo), Cohere (the Command family), and Meta (BART and the LLaMA family). Learn key concepts: pre-training, transfer learning, fine-tuning, attention, embeddings, tokenization, and moreUse APIs and Python to fine-tune and customize LLMs for your requirementsBuild a complete neural/semantic information retrieval system and attach to conversational LLMs for retrieval-augmented generationMaster advanced prompt engineering techniques like output structuring, chain-ofthought, and semantic few-shot promptingCustomize LLM embeddings to build a complete recommendation engine from scratch with user dataConstruct and fine-tune multimodal Transformer architectures using opensource LLMsAlign LLMs using Reinforcement Learning from Human and AI Feedback (RLHF/RLAIF)Deploy prompts and custom fine-tuned LLMs to the cloud with scalability and evaluation pipelines in mind "By balancing the potential of both open- and closed-source models, Quick Start Guide to Large Language Models stands as a comprehensive guide to understanding and using LLMs, bridging the gap between theoretical concepts and practical application."--Giada Pistilli, Principal Ethicist at HuggingFace "A refreshing and inspiring resource. Jam-packed with practical guidance and clear explanations that leave you smarter about this incredible new field."--Pete Huang, author of The Neuron Register your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details. , >
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Was sind die wichtigsten Prinzipien und Best Practices im Records Management?
Die wichtigsten Prinzipien im Records Management sind die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Sicherstellung der Integrität und Vertraulichkeit von Informationen sowie die Festlegung klarer Verantwortlichkeiten und Prozesse. Best Practices umfassen die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Aufbewahrungsrichtlinien, die Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit Aufzeichnungen und die Implementierung von Technologien zur effizienten Verwaltung von Aufzeichnungen. Ein ganzheitlicher Ansatz, der sowohl physische als auch digitale Aufzeichnungen berücksichtigt, ist entscheidend für ein erfolgreiches Records Management.
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Was sind die wesentlichen Best Practices für das IT-Management in einem Unternehmen?
Die wesentlichen Best Practices für das IT-Management in einem Unternehmen umfassen die regelmäßige Aktualisierung von Systemen und Software, die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zur Daten- und Netzwerksicherheit sowie die Einrichtung eines effektiven IT-Service-Management-Prozesses zur Unterstützung der Mitarbeiter. Es ist auch wichtig, klare Richtlinien und Prozesse für den Umgang mit IT-Ressourcen zu etablieren, um Effizienz und Produktivität zu gewährleisten. Die kontinuierliche Schulung und Weiterbildung der IT-Mitarbeiter ist ebenfalls entscheidend, um mit den neuesten Technologien und Best Practices Schritt zu halten.
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Was sind die wichtigsten Best Practices für das IT-Asset-Management in einem Unternehmen?
Die wichtigsten Best Practices für das IT-Asset-Management in einem Unternehmen sind die regelmäßige Inventarisierung und Dokumentation aller IT-Ressourcen, die Implementierung eines effektiven Lizenzmanagements und die Durchführung regelmäßiger Audits, um die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften sicherzustellen. Zudem ist es wichtig, klare Prozesse und Verantwortlichkeiten für das Asset-Management festzulegen und sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter geschult sind und die Richtlinien einhalten. Die Nutzung von spezieller Software zur Automatisierung und Überwachung des Asset-Managements kann ebenfalls hilfreich sein.
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Was sind die wichtigsten Best Practices für ein effektives Response-Management in einem Unternehmen?
Die wichtigsten Best Practices für ein effektives Response-Management in einem Unternehmen sind klare Kommunikationsrichtlinien festzulegen, schnelle Reaktionszeiten sicherzustellen und regelmäßige Schulungen für Mitarbeiter durchzuführen. Zudem ist es wichtig, Kundenfeedback ernst zu nehmen und kontinuierlich zu verbessern, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Ein effektives Response-Management trägt maßgeblich zur Stärkung der Kundenbeziehungen und zum langfristigen Erfolg des Unternehmens bei.
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Was sind die wichtigsten Best Practices für ein effektives Order Management in einem Unternehmen?
Die wichtigsten Best Practices für ein effektives Order Management in einem Unternehmen sind die Automatisierung von Prozessen, die Integration von Systemen zur Echtzeitverfolgung von Bestellungen und die Implementierung eines effizienten Lagermanagements. Darüber hinaus ist eine klare Kommunikation mit Lieferanten und Kunden sowie regelmäßige Überprüfung und Optimierung der Prozesse entscheidend für den Erfolg des Order Managements.
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Was sind die wichtigsten Best Practices für ein effizientes Workflow-Management in einem Unternehmen?
Die wichtigsten Best Practices für effizientes Workflow-Management in einem Unternehmen sind die klare Definition von Prozessen und Verantwortlichkeiten, die Automatisierung von wiederkehrenden Aufgaben und die regelmäßige Überprüfung und Optimierung des Workflows. Es ist auch wichtig, die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern zu fördern, um Engpässe und Verzögerungen zu vermeiden. Die Nutzung von Workflow-Management-Tools kann ebenfalls dazu beitragen, den Workflow effizienter zu gestalten.
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Was sind die wichtigsten Best Practices für ein effektives Patch-Management in einem Unternehmensnetzwerk?
Regelmäßige Überprüfung von Sicherheitslücken und Updates, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Priorisierung von Patches basierend auf Risikoanalyse und Geschäftsanforderungen. Automatisierung von Patch-Management-Prozessen, um Zeit und Ressourcen zu sparen.
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"Was sind die wichtigsten Best Practices für den Aufbau und das Management eines erfolgreichen Videokanals?"
Die wichtigsten Best Practices für den Aufbau und das Management eines erfolgreichen Videokanals sind die regelmäßige Veröffentlichung von qualitativ hochwertigem und relevantem Content, die Interaktion mit dem Publikum durch Kommentare und Likes sowie die Optimierung von Titeln, Beschreibungen und Tags für bessere Auffindbarkeit in den Suchergebnissen. Zudem ist es wichtig, die Leistung der Videos zu analysieren und auf Basis der Daten Anpassungen vorzunehmen, um den Kanal kontinuierlich zu verbessern und das Publikum zu binden. Schließlich sollte man auch auf die Einbindung von Call-to-Actions und die Nutzung von Social-Media-Plattformen zur Promotion der Videos nicht vergessen.
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