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# 探索负责任的人工智能（RAI）仪表板
## 说明
在本课程中，您了解了RAI仪表板，这是一个基于“开源”工具构建的组件套件，帮助数据科学家进行错误分析、数据探索、公平性评估、模型可解释性、反事实/假设评估和因果分析。对于此作业，请探索一些RAI仪表板的示例[notebooks](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks)，并在论文或演示文稿中报告您的发现。
## 评分标准
| 标准 | 杰出 | 充分 | 需要改进 |
| ---- | ---- | ---- | -------- |
| | 提交的论文或PPT演示文稿讨论了RAI仪表板的组件、运行的notebook以及从中得出的结论 | 提交的论文没有结论 | 未提交论文 |
**免责声明**：
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