課程簡介

負責任的 AI 和道德簡介

  • 定義負責任的 AI 和 AI 道德規範
  • AI 應用中道德考慮的重要性
  • 關鍵原則:公平、問責、透明

AI 中的偏差和緩解策略

  • 瞭解 AI 模型和數據中的偏差
  • 偏差的類型及其對 AI 結果的影響
  • 偏差緩解技術:預處理、處理中和後處理

AI 中的道德審計和問責制

  • AI 審計框架和工具簡介
  • 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

探索道德框架和合規性

  • 歐盟 AI 法案和 IEEE 標準等道德框架概述
  • AI 系統中的法律和法規合規性
  • 關於負責任的 AI 法規和行業標準的案例研究

在 AI 中構建透明度和可解釋性

  • 可解釋的 AI 技術簡介
  • 構建可解釋的模型以提高透明度
  • 使用工具實現模型可解釋性和決策可追溯性

GoAI 中的生存和風險 Management

  • 為負責任的 AI 開發治理框架
  • AI 部署中的風險管理和道德注意事項
  • 利益相關者參與和監督的策略

道德 AI 的未來方向

  • AI 倫理的新趨勢和挑戰
  • 為未來的 AI 技術調整治理框架
  • 在組織內推廣合乎道德的 AI 文化

總結和後續步驟

最低要求

  • 對 AI 和機器學習概念的基本瞭解
  • 熟悉數據隱私和合規性標準

觀眾

  • 對合乎道德的 AI 開發感興趣的數據科學家和 AI 從業者
  • 負責監督 AI 監管的合規官和法律專業人士
  • Business 參與 AI 戰略和治理的領導者和決策者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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