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課程簡介
负责任的AI与伦理简介
- 定义负责任的AI与AI伦理
- AI应用中伦理考量的重要性
- 关键原则:公平性、问责制、透明度
AI中的偏见与缓解策略
- 理解AI模型与数据中的偏见
- 偏见的类型及其对AI结果的影响
- 偏见缓解技术:预处理、处理中、后处理
AI中的伦理审计与问责制
- AI审计框架与工具简介
- 进行审计以评估公平性与透明度
- 在AI系统中实施问责措施
探索伦理框架与合规性
- 概述伦理框架,如欧盟AI法案与IEEE标准
- AI系统中的法律与法规合规性
- 负责任AI法规与行业标准的案例研究
构建AI的透明度与可解释性
- 可解释AI技术简介
- 构建可解释模型以提高透明度
- 使用工具进行模型可解释性与决策可追溯性
Go治理与Risk Management在AI中
- 开发负责任AI的治理框架
- AI部署中的风险管理与伦理考量
- 利益相关者参与与监督的策略
伦理AI的未来方向
- AI伦理中的新兴趋势与挑战
- 为未来AI技术调整治理框架
- 在组织内推广伦理AI文化
总结与下一步
最低要求
- 對AI和機器學習概念的基本理解
- 熟悉數據隱私和合規標準
受眾
- 對倫理AI開發感興趣的數據科學家和AI從業者
- 負責AI監管的合規官和法律專業人士
- 參與AI戰略和治理的Business領導者和決策者
14 時間: