This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
# Susipažinkite su atsakingo dirbtinio intelekto (RAI) prietaisų skydeliu
## Instrukcijos
Šioje pamokoje sužinojote apie RAI prietaisų skydelį – komponentų rinkinį, sukurtą naudojant „atvirojo kodo“ įrankius, kuris padeda duomenų mokslininkams atlikti klaidų analizę, duomenų tyrimus, sąžiningumo vertinimą, modelio interpretaciją, kontrafaktinius/ką-jei vertinimus ir priežastinę analizę dirbtinio intelekto sistemose. Šiai užduočiai peržiūrėkite keletą RAI prietaisų skydelio pavyzdinių [užrašų knygelių](https://github.com/Azure/RAI-vNext-Preview/tree/main/examples/notebooks) ir pateikite savo išvadas rašytiniame darbe arba pristatyme.
## Vertinimo kriterijai
| Kriterijai | Puikiai | Pakankamai | Reikia tobulinti |
| | Pateiktas rašytinis darbas arba „PowerPoint“ pristatymas, kuriame aptariami RAI prietaisų skydelio komponentai, paleista užrašų knygelė ir išvados, padarytos ją paleidus | Pateiktas rašytinis darbas be išvadų | Rašytinis darbas nepateiktas |
---
**Atsakomybės apribojimas**:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Kritinei informacijai rekomenduojama naudoti profesionalų žmogaus vertimą. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar klaidingus interpretavimus, atsiradusius dėl šio vertimo naudojimo.
