Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a megmagyarázható AI-ba és az etikába
- A magyarázhatóság igénye az AI-rendszerekben
- Kihívások a mesterséges intelligencia etikájában és méltányosságában
- A szabályozási és etikai normák áttekintése
XAI technikák az etikus mesterséges intelligencia számára
- Modell-agnosztikus módszerek: LIME, SHAP
- Elfogultság-észlelési technikák AI modellekben
- Az értelmezhetőség kezelése összetett AI rendszerekben
Átláthatóság és elszámoltathatóság az AI-ban
- Átlátszó AI rendszerek tervezése
- Az elszámoltathatóság biztosítása a mesterséges intelligencia döntéshozatalában
- Az AI-rendszerek auditálása a méltányosság érdekében
Méltányosság és elfogultság mérséklése az AI-ban
- Elfogultság észlelése és kezelése AI modellekben
- Méltányosság biztosítása a különböző demográfiai csoportok között
- Etikai irányelvek alkalmazása a mesterséges intelligencia fejlesztésében
Szabályozási és etikai keretek
- Az AI etikai szabványainak áttekintése
- A mesterséges intelligencia szabályozásának megértése a különböző iparágakban
- Az AI-rendszerek összehangolása GDPR-val, CCPA-val és más keretrendszerekkel
Az XAI valós alkalmazásai az etikus mesterséges intelligencia területén
- Magyarázatosság az egészségügyi AI-ban
- Átlátható mesterséges intelligencia rendszerek kiépítése a pénzügyekben
- Az etikus mesterséges intelligencia alkalmazása a bűnüldözésben
Az XAI és az etikus mesterséges intelligencia jövőbeli trendjei
- Feltörekvő trendek a magyarázhatóság-kutatásban
- Új technikák az igazságosság és a torzítás észlelésére
- Lehetőségek az etikus AI fejlesztésre a jövőben
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Gépi tanulási modellek alapismeretei
- Az AI fejlesztésének és keretrendszereinek ismerete
- Érdekel az AI etika és átláthatóság
Közönség
- AI etikusok
- AI fejlesztők
- Adattudósok
14 Órák
