課程簡介

負責任的AI與倫理導論

  • 定義負責任的AI與AI倫理
  • AI應用中的倫理考慮的重要性
  • 關鍵原則:公平性、問責性、透明度

AI中的偏見與緩解策略

  • 理解AI模型和數據中的偏見
  • 偏見的類型及其對AI結果的影響
  • 偏見緩解技術:預處理、處理中、後處理

AI中的倫理審計與問責

  • AI審計框架和工具介紹
  • 進行審計以評估公平性和透明度
  • 在AI系統中實施問責措施

探索倫理框架與合規

  • 倫理框架概述,如歐盟AI法案和IEEE標準
  • AI系統中的法律和法規合規
  • 負責任的AI法規和行業標準的案例研究

構建AI的透明度與可解釋性

  • 可解釋AI技術介紹
  • 構建可解釋模型以增強透明度
  • 使用工具進行模型解釋和決策追溯

AI中的治理與風險管理

  • 開發負責任的AI治理框架
  • AI部署中的風險管理和倫理考慮
  • 利益相關者參與和監督的策略

倫理AI的未來方向

  • AI倫理的新興趨勢和挑戰
  • 適應未來AI技術的治理框架
  • 在組織內推廣倫理AI文化

總結與下一步

最低要求

  • 對AI和機器學習概念有基本瞭解
  • 熟悉數據隱私和合規標準

受衆

  • 對倫理AI開發感興趣的數據科學家和AI從業者
  • 監督AI法規的合規官員和法律專業人士
  • 參與AI戰略和治理的企業領導者和決策者
 14 時間:

課程分類