Kurzusleírás

Bevezetés a Magyarázható MI és az Etikába

  • Az átláthatóság szükségessége az MI rendszerekben
  • Kihívások az MI etikában és igazságosságban
  • Áttekintés a szabályozási és etikai szabványokról

XAI Technikák az Etikus MI-hez

  • Modellfüggetlen módszerek: LIME, SHAP
  • Előítéletek felismerésének technikái az MI modellekben
  • Az átláthatóság kezelése összetett MI rendszerekben

Átláthatóság és Elszámoltathatóság az MI-ben

  • Átlátható MI rendszerek tervezése
  • Az elszámoltathatóság biztosítása az MI döntéshozatalban
  • MI rendszerek auditálása az igazságosság érdekében

Igazságosság és Előítéletek Csökkentése az MI-ben

  • Előítéletek felismerése és kezelése az MI modellekben
  • Igazságosság biztosítása különböző demográfiai csoportok között
  • Etikai irányelvek beépítése az MI fejlesztésbe

Szabályozási és Etikai Keretrendszerek

  • Áttekintés az MI etikai szabványokról
  • Az MI szabályozások megértése különböző iparágakban
  • MI rendszerek összehangolása a GDPR, CCPA és más keretrendszerekkel

XAI Valós Alkalmazásai az Etikus MI-ben

  • Átláthatóság az egészségügyi MI-ben
  • Átlátható MI rendszerek építése a pénzügyi szektorban
  • Etikus MI üzembe helyezése a rendfenntartásban

Jövőbeli Trendek az XAI és az Etikus MI Területén

  • Új irányok az átláthatósági kutatásban
  • Új technikák az igazságosság és az előítéletek felismeréséhez
  • Lehetőségek az etikus MI fejlesztésére a jövőben

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek a gépi tanulási modellekről
  • Ismeret az MI fejlesztésről és keretrendszerekről
  • Érdeklődés az MI etika és átláthatóság iránt

Célközönség

  • MI etikus szakemberek
  • MI fejlesztők
  • Adattudósok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák