Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Zrozumiałej Sztucznej Inteligencji i Etyki

  • Potrzeba zrozumiałości w systemach AI
  • Wyzwania związane z etyką i sprawiedliwością w AI
  • Przegląd norm prawnych i etycznych

Techniki ZAI dla etycznej sztucznej inteligencji

  • Metody niezależne od modelu: LIME, SHAP
  • Techniki wykrywania uprzedzeń w modelach AI
  • Radzenie sobie z interpretowalnością w skomplikowanych systemach AI

Przejrzystość i Odpowiedzialność w AI

  • Projektowanie przeźroczystych systemów AI
  • Zapewnienie odpowiedzialności w podejmowaniu decyzji przez AI
  • Audytowanie systemów AI pod kątem sprawiedliwości

Sprawiedliwość i Redukcja Uprzedzeń w AI

  • Wykrywanie i eliminowanie uprzedzeń w modelach AI
  • Zapewnienie sprawiedliwości dla różnych grup demograficznych
  • Wdrażanie wytycznych etycznych w rozwoju AI

Ramy Prawnych i Etyczne

  • Przegląd standardów etyki AI
  • Zrozumienie regulacji AI w różnych branżach
  • Dostosowywanie systemów AI do GDPR, CCPA i innych ram prawnych

Zastosowania ZAI w etycznej sztucznej inteligencji w rzeczywistym świecie

  • Zrozumiałość w AI w opiece zdrowotnej
  • Budowanie przeźroczystych systemów AI w finansach
  • Wdrażanie etycznej sztucznej inteligencji w prawodawstwie

Przyszłe Tendencje w ZAI i Etycznej Sztucznej Inteligencji

  • Występujące trendy w badaniach nad zrozumiałością
  • Nowe techniki wykrywania sprawiedliwości i uprzedzeń
  • Możliwości rozwoju etycznej sztucznej inteligencji w przyszłości

Podsumowanie i Nastepne Kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat modeli uczenia maszynowego
  • Znawactwo w zakresie rozwoju AI i ramowych struktur
  • Zainteresowanie etyką AI i przejrzystością

Grupa docelowa

  • Etycy AI
  • Programiści AI
  • Naukowcy danych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie