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課程簡介
可解釋 AI 與道德簡介
- AI 系統中可解釋性的需求
- AI 道德與公平性帶來的挑戰
- 監管和道德標準概覽
用於道德 AI 的 XAI 技術
- 模型不可知方法：LIME, SHAP
- AI 模型中的偏差檢測技術
- 處理複雜 AI 系統的可解釋性
AI 的透明度與問責制
- 設計透明的 AI 系統
- 確保 AI 決策中的問責制
- 審計 AI 系統以確保公平性
AI 中的公平性與偏差緩解
- 檢測和解決 AI 模型中的偏差
- 確保不同人口統計群體之間的公平性
- 在 AI 開發中實施道德指南
監管與道德框架
- AI 道德標準概覽
- 理解不同行業的 AI 監管規定
- 使 AI 系統符合 GDPR、CCPA 及其他框架
XAI 在道德 AI 中的實際應用
- 醫療保健 AI 中的可解釋性
- 在金融領域構建透明的 AI 系統
- 在執法部門部署道德 AI
XAI 與道德 AI 的未來趨勢
- 可解釋性研究的新興趨勢
- 公平性和偏差檢測的新技術
- 未來道德 AI 開發的機會
總結與後續步驟
最低要求
- 機器學習模型的基本知識
- 熟悉 AI 開發及框架
- 對 AI 道德和透明度的興趣
受眾
- AI 倫理學家
- AI 開發人員
- 數據科學家
14 小時
