Responsible AI and AI Ethics培訓
Responsible AI and AI Ethics 涉及在AI技术的开发和部署中仔细考虑伦理、社会和法律原则。随着AI在社会各个方面的深入应用,确保这些技术公平、透明和可问责,对于建立信任和防止伤害至关重要。
这门由讲师指导的培训(线上或线下)面向中级AI专业人士、业务领导者和合规官,旨在帮助他们理解并在AI系统中实施伦理实践。课程涵盖关键伦理框架、如欧盟AI法案的监管标准,以及审计AI系统以减轻偏见和增强透明度的实用技术。
培训结束时,参与者将能够:
- 理解负责任AI的核心原则,包括公平性、问责性和透明度。
- 识别并减轻AI系统中的偏见。
- 实施伦理框架并进行AI审计以确保合规。
- 应用治理策略管理AI部署中的伦理风险。
课程形式
- 互动讲座与讨论。
- 大量练习与实践。
- 在实时实验室环境中进行实践操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们安排。
課程簡介
负责任的AI与伦理简介
- 定义负责任的AI与AI伦理
- AI应用中伦理考量的重要性
- 关键原则:公平性、问责制、透明度
AI中的偏见与缓解策略
- 理解AI模型与数据中的偏见
- 偏见的类型及其对AI结果的影响
- 偏见缓解技术:预处理、处理中、后处理
AI中的伦理审计与问责制
- AI审计框架与工具简介
- 进行审计以评估公平性与透明度
- 在AI系统中实施问责措施
探索伦理框架与合规性
- 概述伦理框架,如欧盟AI法案与IEEE标准
- AI系统中的法律与法规合规性
- 负责任AI法规与行业标准的案例研究
构建AI的透明度与可解释性
- 可解释AI技术简介
- 构建可解释模型以提高透明度
- 使用工具进行模型可解释性与决策可追溯性
Go治理与Risk Management在AI中
- 开发负责任AI的治理框架
- AI部署中的风险管理与伦理考量
- 利益相关者参与与监督的策略
伦理AI的未来方向
- AI伦理中的新兴趋势与挑战
- 为未来AI技术调整治理框架
- 在组织内推广伦理AI文化
总结与下一步
最低要求
- 對AI和機器學習概念的基本理解
- 熟悉數據隱私和合規標準
受眾
- 對倫理AI開發感興趣的數據科學家和AI從業者
- 負責AI監管的合規官和法律專業人士
- 參與AI戰略和治理的Business領導者和決策者
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Building Private AI Workflows with Ollama
14 時間:這是一個由講師指導的線上或線下培訓,針對希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流程的高級專業人士。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
- 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
- 在保持數據隱私的同時,優化AI性能。
- 利用本地AI功能自動化業務流程。
- 確保符合企業安全與治理政策。
Claude AI for Content Creation
14 時間:這門由教師主導的現場培訓課程面向初學者到中級內容創作者、編輯和營銷人員,旨在教他們利用 Claude AI 進行內容生成、編輯和總結,以增強博客、報告和營銷材料。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用 Claude AI 進行內容頭腦風暴和想法擴展。
- 通過 AI 助理編輯和校對來增強寫作。
- 為長格式內容和報告生成總結。
- 為不同平台自動化營銷副本創建。
Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
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在這次培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Claude AI API將AI集成到應用程序中。
- 開發AI驅動的聊天機器人和虛擬助手。
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培訓結束時,參與者將能夠:
- 利用Claude AI進行文獻回顧和研究綜合。
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- 從結構化和非結構化數據中提取關鍵洞察和趨勢。
- 將Claude AI集成到研究和知識管理工作流程中。
Claude AI for Workflow Automation and Productivity
14 時間:這門由講師主導的現場培訓在澳門(在線或現場)旨在幫助有志於將Claude AI整合到日常工作流程中以提高效率和自動化的初級專業人員。
培訓結束時,參加者將能夠:
- 利用Claude AI來自動化重複性任務和精簡工作流程。
- 利用人工智慧驅動的自動化技術提高個人和團隊的生產力。
- 將Claude AI與現有的商業工具和平台整合。
- 優化AI驅動的決策制定和任務管理。
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 時間:這是一場由講師指導的現場培訓,地點在澳門(線上或現場),適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 使用Ollama設置和部署LLM。
- 優化AI模型以提升性能和效率。
- 利用GPU加速提升推理速度。
- 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
- 監控和維護AI模型的長期性能。
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14 時間:本次由讲师指导的线下培训(线上或线下)面向初级至中级研究人员和实验室专业人员,旨在帮助他们处理和分析与组织学组织、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。
培训结束后,学员将能够:
- 熟练使用Fiji界面,并掌握ImageJ的核心功能。
- 对科学图像进行预处理和增强,以便更好地分析。
- 定量分析图像,包括细胞计数和面积测量。
- 使用宏和插件自动化重复性任务。
- 根据生物研究中的具体需求,定制图像分析工作流程。
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 時間:這項由講師指導的澳門(線上或線下)培訓,針對希望微調和自訂Ollama上的AI模型以提升性能和特定領域應用的高級專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
- 準備用於監督式微調和強化學習的數據集。
- 優化AI模型的性能、準確性和效率。
- 在生產環境中部署自訂模型。
- 評估模型改進並確保其穩健性。
Introduction to Google Gemini AI
14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)實時培訓面向希望使用 Google Gemini AI 將 AI 功能整合到其應用程式中的初級到中級開發人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解大型語言模型的基礎知識。
- 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
- 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
- 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
- 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。
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14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望利用 Google Gemini AI 來提高其內容品質和效率的中級內容創作者。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
- 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
- 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
- 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
- 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。
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14 時間:這種以講師為主導的澳門(在線或現場)現場培訓面向希望在客戶服務運營中實施 Go ogle Gemini AI 的中級客戶服務專業人員。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
- 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
- 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
- 制定 AI 驅動的策略,用於即時客戶反饋分析。
- 探索高級功能,打造無縫的客戶服務體驗。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
- 將各種數據源連接到 Gemini AI。
- 使用自然語言查詢瀏覽數據。
- 分析數據模式並得出見解。
- 創建引人入勝的數據可視化。
- 有效地傳達數據驅動的見解。
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 時間:這是由講師指導的澳門(線上或線下)培訓,針對中級水平的公共部門專業人士,旨在通過更先進的AI互動,使用Gemini生成高質量內容、協助研究並提高生產力。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 為特定用例製作更有效和量身定制的提示。
- 使用Gemini生成原創和創意的內容。
- 精確地總結和比較複雜的信息。
- 使用Gemini進行頭腦風暴、計劃和高效組織想法。
Introduction to Claude AI: Conversational AI and Business Applications
14 時間:這項由講師主持的現場培訓(在線或現場)旨在幫助希望了解Claude AI的基本原理並利用它進行商業應用的初級商業專業人士、客戶支持團隊和技術愛好者。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解Claude AI的能力和用例。
- 有效地設置和與Claude AI互動。
- 利用對話式AI自動化業務工作流程。
- 利用AI驅動的解決方案提升客戶互動和支持。
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 時間:本課程為講師指導的澳門(線上或線下)培訓,旨在幫助初級專業人士安裝、配置並使用Ollama在本地機器上運行AI模型。
培訓結束後,學員將能夠:
- 了解Ollama的基本原理及其功能。
- 設置Ollama以運行本地AI模型。
- 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
- 優化AI工作負載的性能和資源使用。
- 探索本地AI部署在各行業中的應用案例。