Kursplan

Introduktion till förklarbar AI och etik

  • Behovet av förklarbarhet i AI-system
  • Utmaningar inom AI-etik och rättvisa
  • Översikt över regelverk och etiska standarder

XAI-tekniker för etisk AI

  • Modell-agnostiska metoder: LIME, SHAP
  • Tekniker för att upptäcka fördomar i AI-modeller
  • Hantering av tolkningsbarhet i komplexa AI-system

Transparens och ansvarighet i AI

  • Design av transparenta AI-system
  • Säkerställande av ansvarighet i AI-beslut
  • Revision av AI-system för rättvisa

Rättvisa och åtgärder mot fördomar i AI

  • Upptäcka och åtgärda fördomar i AI-modeller
  • Säkerställande av rättvisa för olika demografiska grupper
  • Implementering av etiska riktlinjer i AI-utveckling

Reglerande och etiska ramverk

  • Översikt över AI-etiska standarder
  • Förståelse för AI-regleringar inom olika branscher
  • Anpassning av AI-system till GDPR, CCPA och andra ramverk

Praktiska tillämpningar av XAI inom etisk AI

  • Förklarbarhet inom sjukvårdens AI
  • Byggande av transparenta AI-system inom finans
  • Implementering av etisk AI inom rättsväsendet

Framtida trender inom XAI och etisk AI

  • Nyare trender inom forskning om förklarbarhet
  • Nya tekniker för rättvisa och upptäckt av fördomar
  • Möjligheter för utveckling av etisk AI i framtiden

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper om maskininlärningsmodeller
  • Kännedom om AI-utveckling och ramverk
  • Intresse för AI-etik och transparens

Målgrupp

  • AI-etikexperter
  • AI-utvecklare
  • Datavetare
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier