Plan Szkolenia

Wprowadzenie do odpowiedzialnej AI i etyki

  • Definiowanie odpowiedzialnej AI i etyki AI
  • Znaczenie rozważań etycznych w zastosowaniach AI
  • Kluczowe zasady: sprawiedliwość, odpowiedzialność, przejrzystość

Uprzedzenia w AI i strategie ich ograniczania

  • Zrozumienie uprzedzeń w modelach i danych AI
  • Rodzaje uprzedzeń i ich wpływ na wyniki AI
  • Techniki ograniczania uprzedzeń: przed przetwarzaniem, w trakcie przetwarzania i po przetwarzaniu

Audyt etyczny i odpowiedzialność w AI

  • Wprowadzenie do ram i narzędzi audytu AI
  • Przeprowadzanie audytów w celu oceny sprawiedliwości i przejrzystości
  • Wdrażanie środków odpowiedzialności w systemach AI

Poznawanie ram etycznych i zgodności

  • Przegląd ram etycznych, takich jak Akt AI UE i standardy IEEE
  • Zgodność prawna i regulacyjna w systemach AI
  • Studia przypadków dotyczące odpowiedzialnych regulacji AI i standardów branżowych

Budowanie przejrzystości i wyjaśnialności w AI

  • Wprowadzenie do technik wyjaśnialnej AI
  • Budowanie interpretowalnych modeli dla większej przejrzystości
  • Korzystanie z narzędzi do wyjaśnialności modeli i śledzenia decyzji

Zarządzanie i zarządzanie ryzykiem w AI

  • Rozwijanie ram zarządzania dla odpowiedzialnej AI
  • Zarządzanie ryzykiem i rozważania etyczne we wdrażaniu AI
  • Strategie zaangażowania interesariuszy i nadzoru

Kierunki rozwoju etycznej AI

  • Nowe trendy i wyzwania w etyce AI
  • Dostosowywanie ram zarządzania do przyszłych technologii AI
  • Promowanie kultury etycznej AI w organizacjach

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość pojęć AI i uczenia maszynowego
  • Znajomość standardów prywatności danych i zgodności

Grupa docelowa

  • Data scientists i praktycy AI zainteresowani etycznym rozwojem AI
  • Inspektorzy ds. zgodności i prawnicy nadzorujący regulacje AI
  • Liderzy biznesowi i decydenci zaangażowani w strategię i zarządzanie AI
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie