Kurzusleírás

Etikai AI-fejlesztés bevezetése

  • Mi az etikai AI?
  • Az AI kulcsfontosságú etikai kereteinek áttekintése
  • A LangChain szerepét az etikai AI-ben

Elhajlás az AI rendszerekben

  • Az AI-modellek elhajlására való megértés
  • Elhajlás felismerési és csökkentési technikák LangChain-alapú rendszerekben
  • A döntéshozatal fairnessának biztosítása

Átláthatóság és magyarázhatóság

  • Az átláthatóság fontossága az AI-megoldásokban
  • Interpretable modellek létrehozása LangChain-nel
  • A modell magyarázhatóságának javítási technikái

Felelősség és felelősséggel járó tevékenység AI-ben

  • Ki felel az AI-vezérelt döntésekért?
  • Felelősséggel járó AI-fejlesztési gyakorlatok létrehozása LangChain-nel
  • A felelősség beépítése AI projektekbe

Adatvédelem és biztonság az AI-ben

  • Az adatvédelem kezelése az AI-fejlesztésben
  • Biztonságos AI rendszerek létrehozása LangChain-nel
  • A szabályozások betartása (GDPR stb.)

AI és társadalmi hatása

  • Az AI rendszerek társadalmi következményei
  • AI-hoz kapcsolódó kihívások kezelése különböző iparágakban
  • Szabályozási megközelítések az AI-fejlesztéshez

Etikai AI jövőbeli irányelvek

  • Az etikai AI-fejlesztés jelenlegi irányzatai
  • Az evolúciós AI technológiák etikai kihívásai
  • Fenntartható és etikai AI rendszerek létrehozása

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Haladó ismeretek az AI-fejlesztésről
  • Ismeretség az AI-vel kapcsolatos etikai kérdésekről
  • Python programozási tapasztalat

Célközönség

  • AI Kutatók
  • Politikai Döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák