Kursplan

Introduktion till förklarlig AI och etik

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

XAI-tekniker för etisk AI

  • Modellagnostiska metoder: LIME, SHAP
  • Tekniker för att upptäcka bias i AI-modeller
  • Hantering av tolkningsbarhet i komplexa AI-system

Transparens och ansvarsskyldighet inom AI

  • Utformning av transparenta AI-system
  • Säkerställa ansvarsskyldighet i AI-beslutsfattande
  • Granskning av AI-system för rättvisa

Rättvisa och minskning av partiskhet inom AI

  • Upptäcka och hantera bias i AI-modeller
  • Säkerställa rättvisa mellan olika demografiska grupper
  • Implementering av etiska riktlinjer inom AI-utveckling

Regulatoriska och etiska ramverk

  • Översikt över etiska standarder för AI
  • Förstå AI-regler i olika branscher
  • Anpassa AI-system till GDPR, CCPA och andra ramverk

Verkliga tillämpningar av XAI i etisk AI

  • Förklarbarhet i AI inom hälso- och sjukvården
  • Bygga transparenta AI-system inom finans
  • Implementering av etisk AI inom brottsbekämpning

Framtida trender inom XAI och etisk AI

  • Nya trender inom forskning om förklarbarhet
  • Nya tekniker för att upptäcka rättvisa och partiskhet
  • Möjligheter för etisk AI-utveckling i framtiden

Sammanfattning och nästa steg

Krav

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

Publik

  • AI-etiker
  • AI-utvecklare
  • Datavetare
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier