Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development

• Podstawowa znajomość modeli uczenia maszynowego
• Znajomość rozwoju sztucznej inteligencji i frameworków
• Zainteresowanie etyką i przejrzystością AI

Publiczność

• Etycy AI
• Programiści AI
• Naukowcy zajmujący się danymi

Kurs ten bada, w jaki sposób Explainable AI (XAI) można zastosować do tworzenia systemów sztucznej inteligencji, które są nie tylko wydajne, ale także przejrzyste, uczciwe i zgodne z wytycznymi etycznymi. Ma on na celu zapewnienie uczestnikom wiedzy i umiejętności w zakresie wdrażania technik XAI, które promują sprawiedliwość, wykrywają stronniczość i zapewniają odpowiedzialność AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki Explainable AI w celu zapewnienia uczciwości, przejrzystości i etycznych systemów sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę XAI w etycznych systemach AI.
• Wdrożyć techniki XAI w celu wykrywania i łagodzenia stronniczości w modelach AI.
• Zapewnić przejrzystość w procesach decyzyjnych modeli AI.
• Dostosować rozwój AI do standardów etycznych i regulacyjnych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Wprowadzenie do wytłumaczalnej sztucznej inteligencji i etyki

• Potrzeba wyjaśnialności w systemach sztucznej inteligencji
• Wyzwania związane z etyką i sprawiedliwością AI
• Przegląd standardów regulacyjnych i etycznych

Techniki XAI dla etycznej sztucznej inteligencji

• Metody niezależne od modelu: LIME, SHAP
• Techniki wykrywania błędów w modelach AI
• Obsługa interpretowalności w złożonych systemach sztucznej inteligencji

Przejrzystość i odpowiedzialność w sztucznej inteligencji

• Projektowanie przejrzystych systemów sztucznej inteligencji
• Zapewnienie odpowiedzialności w podejmowaniu decyzji przez sztuczną inteligencję
• Audyt systemów sztucznej inteligencji pod kątem uczciwości

Sprawiedliwość i ograniczanie błędów w sztucznej inteligencji

• Wykrywanie i eliminowanie uprzedzeń w modelach sztucznej inteligencji
• Zapewnienie sprawiedliwości w różnych grupach demograficznych
• Wdrażanie wytycznych etycznych w rozwoju sztucznej inteligencji

Ramy regulacyjne i etyczne

• Przegląd standardów etycznych dotyczących sztucznej inteligencji
• Zrozumienie przepisów dotyczących sztucznej inteligencji w różnych branżach
• Dostosowanie systemów AI do GDPR, CCPA i innych ram prawnych

Rzeczywiste zastosowania XAI w etycznej sztucznej inteligencji

• Wyjaśnialność w sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej
• Budowanie przejrzystych systemów sztucznej inteligencji w finansach
• Wdrażanie etycznej sztucznej inteligencji w egzekwowaniu prawa

Przyszłe trendy w XAI i etycznej sztucznej inteligencji

• Pojawiające się trendy w badaniach nad wyjaśnialnością
• Nowe techniki wykrywania uczciwości i stronniczości
• Możliwości rozwoju etycznej sztucznej inteligencji w przyszłości

Podsumowanie i kolejne kroki