Kursplan

Introduktion till ansvarsfull AI och etik

  • Definiera ansvarsfull AI och AI-etik
  • Vikten av etiska överväganden i AI-ansökningar
  • Nyckelprinciper: rättvisa, ansvarighet, transparens

Fördomsfullhet i AI och strategier för att minska den

  • Förstå fördomsfullhet i AI-modeller och data
  • Typer av fördomar och deras påverkan på AI-resultat
  • Tekniker för att minska fördomar: förbehandling, inbehandling och efterbehandling

Etisk granskning och ansvarighet i AI

  • Introduktion till AI-granskningsramverk och verktyg
  • Genomföra granskningar för att bedöma rättvisa och transparens
  • Implementera ansvarsmätningar i AI-system

Utforska etiska ramverk och överensstämmelse

  • Översikt över etiska ramverk som EU:s AI-förordning och IEEE-standarder
  • Juridisk och reglerande överensstämmelse i AI-system
  • Fallstudier om regleringar för ansvarsfull AI och branschstandarder

Skapa transparens och förklaringsbarhet i AI

  • Introduktion till förklarliga AI-tekniker
  • Bygga tolkningsbara modeller för större transparens
  • Använda verktyg för modellförklaring och beslutsspårbarhet

Styrning och Risk Management i AI

  • Utveckla styrningsramverk för ansvarsfull AI
  • Riskhantering och etiska överväganden vid AI-implementering
  • Strategier för intressentengagemang och övervakning

Framtida riktningar inom etisk AI

  • Uppkommande trender och utmaningar inom AI-etik
  • Anpassa styrningsramverk för framtida AI-teknologier
  • Främja en etisk AI-kultur inom organisationer

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för AI- och maskininlärningskoncept
  • Kännedom om datasekretess och överensstämmelse med standarder

Målgrupp

  • Datavetare och AI-praktiker intresserade av etisk AI-utveckling
  • Samordningsansvariga och jurister som övervakar AI-reglering
  • Business-ledare och beslutsfattare inblandade i AI-strategi och styrning
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier