Kurzusleírás

Bevezetés az etikai AI fejlesztésbe

  • Mi az etikai AI?
  • Az etikai keretrendszerek áttekintése az AI területén
  • A LangChain szerepe az etikai AI fejlesztésben

Elfogultság az AI rendszerekben

  • Az elfogultság megértése az AI modellekben
  • Technikák az elfogultság felismerésére és csökkentésére LangChain alapú rendszerekben
  • A méltányosság biztosítása a döntéshozatalban

Átláthatóság és magyarázhatóság

  • Az átláthatóság jelentősége az AI megoldásokban
  • A LangChain használata értelmezhető modellek létrehozására
  • Technikák a modell magyarázhatóságának fokozására

Felelősség és felelősségre vonhatóság

  • Ki a felelős az AI által hozott döntésekért?
  • Felelősségteljes AI fejlesztési gyakorlatok kialakítása LangChainnel
  • Felelősségre vonhatóság beépítése az AI projektekbe

Adatvédelem és biztonság az AI-ban

  • Adatvédelem kezelése az AI fejlesztésben
  • Biztonságos AI rendszerek implementálása LangChainnel
  • A szabályozásoknak való megfelelés biztosítása (GDPR stb.)

AI és társadalmi hatások

  • Az AI rendszerek társadalmi hatásai
  • Az AI-ral kapcsolatos kihívások kezelése különböző iparágakban
  • Szabályozási megközelítések az AI fejlesztésben

Jövőbeli irányok az etikai AI fejlesztésben

  • Új trendek az etikai AI fejlesztésben
  • Etikai kihívások az evoláló AI technológiákban
  • Fenntartható és etikai AI rendszerek kialakítása

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Haladó szintű tudás az AI fejlesztés területén
  • Ismeret az AI etikai kérdéseivel kapcsolatban
  • Tapasztalat Python programozásban

Célközönség

  • AI kutatók
  • Döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák