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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: