Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI Giải thích được và Đạo đức

  • Nhu cầu về khả năng giải thích trong các hệ thống AI
  • Những thách thức trong đạo đức và công bằng của AI
  • Tổng quan về các tiêu chuẩn quy định và đạo đức

Các kỹ thuật XAI cho AI Đạo đức

  • Các phương pháp độc lập mô hình: LIME, SHAP
  • Các kỹ thuật phát hiện thiên vị trong mô hình AI
  • Xử lý khả năng diễn giải trong các hệ thống AI phức tạp

Tính Minh bạch và Trách nhiệm giải trình trong AI

  • Thiết kế các hệ thống AI minh bạch
  • Đảm bảo trách nhiệm giải trình trong quá trình ra quyết định của AI
  • Kiểm toán các hệ thống AI để đảm bảo tính công bằng

Công bằng và Giảm thiểu Thiên vị trong AI

  • Phát hiện và giải quyết thiên vị trong mô hình AI
  • Đảm bảo tính công bằng trên các nhóm nhân khẩu học khác nhau
  • Triển khai các hướng dẫn đạo đức trong phát triển AI

Các Khung Quy định và Đạo đức

  • Tổng quan về các tiêu chuẩn đạo đức AI
  • Hiểu các quy định về AI trong các ngành khác nhau
  • Căn chỉnh các hệ thống AI với GDPR, CCPA và các khung khác

Ứng dụng Thực tế của XAI trong AI Đạo đức

  • Khả năng giải thích trong AI chăm sóc sức khỏe
  • Xây dựng các hệ thống AI minh bạch trong tài chính
  • Triển khai AI đạo đức trong thực thi pháp luật

Xu hướng Tương lai trong XAI và AI Đạo đức

  • Các xu hướng mới nổi trong nghiên cứu về khả năng giải thích
  • Các kỹ thuật mới để phát hiện tính công bằng và thiên vị
  • Cơ hội phát triển AI đạo đức trong tương lai

Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo

Requirements

  • Kiến thức cơ bản về các mô hình học máy
  • Làm quen với phát triển và các khuôn khổ AI
  • Quan tâm đến đạo đức và tính minh bạch của AI

Đối tượng

  • Các nhà đạo đức AI
  • Nhà phát triển AI
  • Nhà khoa học dữ liệu
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories