Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI Explicabilă și Etică
- Necesitatea explicabilității în sistemele de IA
- Provocări în etica și corectitudinea IA
- Prezentare generală a standardelor de reglementare și etică
Tehnici XAI pentru IA Etică
- Metode agnostice de model: LIME, SHAP
- Tehnici de detectare a părtinirii în modelele de IA
- Gestionarea interpretabilității în sistemele complexe de IA
Transparență și Responsabilitate în IA
- Proiectarea sistemelor de IA transparente
- Asigurarea responsabilității în luarea deciziilor IA
- Auditarea sistemelor de IA pentru corectitudine
Corectitudine și Atenuarea Părtinirii în IA
- Detectarea și abordarea părtinirii în modelele de IA
- Asigurarea corectitudinii în diferite grupuri demografice
- Implementarea ghidurilor etice în dezvoltarea IA
Cadre de Reglementare și Etică
- Prezentare generală a standardelor de etică IA
- Înțelegerea reglementărilor IA în diferite industrii
- Alinierea sistemelor de IA cu GDPR, CCPA și alte cadre
Aplicații Reale ale XAI în IA Etică
- Explicabilitatea în IA din domeniul sănătății
- Construirea sistemelor de IA transparente în finanțe
- Implementarea IA etice în aplicarea legii
Tendințe Viitoare în XAI și IA Etică
- Tendințe emergente în cercetarea explicabilității
- Noi tehnici pentru corectitudine și detectarea părtinirii
- Oportunități pentru dezvoltarea etică a IA în viitor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre modelele de învățare automată
- Familiaritate cu dezvoltarea IA și cadrele de lucru
- Interes pentru etica și transparența IA
Publicul țintă
- Eticieni AI
- Dezvoltatori AI
- Oameni de știință de date
14 Ore
