Kurzusleírás

Bevezetés az etikus AI-fejlesztésbe

  • Mi az etikus AI?
  • Az AI kulcsfontosságú etikai kereteinek áttekintése
  • Az LangChain szerepe az etikus MI-ben

Elfogultság az AI-rendszerekben

  • Az elfogultság megértése az AI modellekben
  • Technikák a torzítás észlelésére és csökkentésére LangChain-alapú rendszerekben
  • Méltányosság biztosítása a döntéshozatalban

Átláthatóság és megmagyarázhatóság

  • Az átláthatóság fontossága az AI-megoldásokban
  • Az LangChain használata értelmezhető modellek létrehozásához
  • A modell magyarázhatóságának javítására szolgáló technikák

Elszámoltathatóság és felelősség

  • Ki felelős az AI által vezérelt döntésekért?
  • Felelős mesterséges intelligencia fejlesztési gyakorlatok létrehozása a LangChain segítségével
  • Az elszámoltathatóság kialakítása az AI-projektekben

Adatvédelem és biztonság az AI-ban

  • Adatvédelem kezelése a mesterséges intelligencia fejlesztésében
  • Biztonságos AI-rendszerek megvalósítása LangChain
  • Az előírások betartásának biztosítása (GDPR stb.)

AI és társadalmi hatás

  • Az AI-rendszerek társadalmi hatásai
  • Az AI-val kapcsolatos kihívások kezelése a különböző iparágakban
  • A mesterséges intelligencia fejlesztésének szabályozási megközelítései

Az etikus mesterséges intelligencia jövőbeli irányai

  • Feltörekvő trendek az etikus AI-fejlesztésben
  • Etikai kihívások a fejlődő AI-technológiákban
  • Fenntartható és etikus AI-rendszerek építése

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI fejlesztésének magas szintű ismerete
  • Az AI etikai aggályainak ismerete
  • Python programozási tapasztalat

Közönség

  • AI kutatók
  • Politikai döntéshozók
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák