Kursplan

Introduktion till ansvarsfull AI och etik

  • Definition av ansvarsfull AI och AI-etik
  • Vikten av etiska överväganden i AI-tillämpningar
  • Huvudprinciper: rättvisa, ansvarsskyldighet och transparens

Partiskhet i AI och begränsningsstrategier

  • Förstå bias i AI-modeller och data
  • Typer av fördomar och deras inverkan på AI-resultat
  • Tekniker för att minska bias: förbehandling, inbearbetning och efterbehandling

Etisk revision och ansvarsskyldighet inom AI

  • Introduktion till ramverk och verktyg för AI-revision
  • Genomföra revisioner för att bedöma rättvisa och transparens
  • Implementering av åtgärder för ansvarsutkrävande i AI-system

Utforska etiska ramverk och efterlevnad

  • Översikt över etiska ramverk som EU:s AI Act och IEEE-standarder
  • Efterlevnad av lagar och regler i AI-system
  • Fallstudier om ansvarsfulla AI-regler och branschstandarder

Bygga transparens och förklarbarhet i AI

  • Introduktion till förklarliga AI-tekniker
  • Skapa tolkningsbara modeller för ökad transparens
  • Använda verktyg för modellförklarbarhet och beslutsspårbarhet

Godrift och risk Management i AI

  • Utveckla styrningsramar för ansvarsfull AI
  • Riskhantering och etiska överväganden vid användning av AI
  • Strategier för intressentengagemang och tillsyn

Framtida riktningar inom etisk AI

  • Nya trender och utmaningar inom AI-etik
  • Anpassning av styrningsramar för framtida AI-teknik
  • Främja en etisk AI-kultur inom organisationer

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Grundläggande förståelse för AI och maskininlärningskoncept
  • Kunskaper om standarder för datasekretess och efterlevnad

Publik

  • Datavetare och AI-utövare som är intresserade av etisk AI-utveckling
  • Efterlevnadsansvariga och jurister som övervakar AI-reglering
  • Business ledare och beslutsfattare som är involverade i AI-strategi och styrning
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier