Responsible AI and AI Ethics

• Podstawowa znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Zapoznanie z normami dotyczącymi ochrony prywatności i zgodności

Grupa docelowa

• Naukowcy danych i specjaliści ds. sztucznej inteligencji zainteresowani etycznym rozwojem AI
• Specjaliści ds. zgodności i prawnicy nadzorujący regulacje dotyczące AI
• Business liderzy i decydenci zaangażowani w strategię i zarządzanie AI

Responsible AI and AI Ethics Wymaga to ostrożnego rozważenia etycznych, społecznych i prawnych zasad w procesie tworzenia i wdrażania technologii sztucznej inteligencji. Wraz z coraz szerszym wbudowaniem sztucznej inteligencji w różne aspekty społeczeństwa, zapewnienie, że te technologie są sprawiedliwe, przejrzyste i odpowiedzialne jest kluczowe dla budowania zaufania i zapobiegania szkodom.

To prowadzone przez instruktora szkolenie (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów z dziedziny sztucznej inteligencji na poziomie średnim, liderów biznesowych i oficerów ds. zgodności, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć etyczne praktyki w systemach AI. Kurs omawia kluczowe ramy etyczne, standardy regulacyjne, takie jak Ustawa o sztucznej inteligencji UE, oraz praktyczne techniki audytu systemów AI w celu zmniejszenia uprzedzeń i zwiększenia przejrzystości.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, w tym sprawiedliwość, odpowiedzialność i przejrzystość.
• Wykrywać i zmniejszać uprzedzenia w systemach AI.
• Wdrażać ramy etyczne i przeprowadzać audyty AI w celu zgodności.
• Zastosować strategie zarządzania w celu zarządzania ryzykiem etycznym w wdrażaniu sztucznej inteligencji.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

Wprowadzenie do Odpowiedzialnego AI i Etyki

• Definiowanie odpowiedzialnego AI i etyki AI
• Znaczenie rozważań etycznych w zastosowaniach AI
• Kluczowe zasady: sprawiedliwość, odpowiedzialność, przejrzystość

Upiory w AI i Strategie Mitigacji

• Zrozumienie uprzedzeń w modelach i danych AI
• Rodzaje uprzedzeń i ich wpływ na wyniki AI
• Techniki mitigacji uprzedzeń: przetwarzanie przed, w trakcie i po

Etyczne Audyty i Odpowiedzialność w AI

• Wprowadzenie do ram ramowych i narzędzi audytu AI
• Przeprowadzanie audytów w celu oceny sprawiedliwości i przejrzystości
• Wdrażanie środków odpowiedzialności w systemach AI

Badanie Ram Etycznych i Współpracy

• Przegląd ram etycznych, takich jak ustawa UE o AI i standardy IEEE
• Prawo i zgodność regulacyjna w systemach AI
• Przykłady odpowiedzialnego regulowania AI i standardów branżowych

Budowanie Przejrzystości i Wyjaśnialności w AI

• Wprowadzenie do technik wyjaśniania AI
• Budowanie interpretowalnych modeli dla większej przejrzystości
• Używanie narzędzi do wyjaśnialności modeli i śledzenia decyzji

Gosterowanie i Risk Management w AI

• Rozwijanie ram sterowania dla odpowiedzialnego AI
• Zarządzanie ryzykiem i rozważania etyczne w wdrażaniu AI
• Strategie zaangażowania i nadzoru interesariuszy

Przyszłe Kierunki w Etycznym AI

• Wschodzące trendy i wyzwania w etyce AI
• Dostosowywanie ram sterowania dla przyszłych technologii AI
• Promowanie kultury etycznego AI w organizacjach

Podsumowanie i Następne Kroki