Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development

• 机器学习模型的基本知识
• 熟悉 AI 开发和框架
• 对 AI 道德和透明度的兴趣

观众

• AI 伦理学家
• AI 开发人员
• 数据科学家

本课程探讨如何应用 Explainable AI (XAI) 来构建不仅高性能，而且透明、公平且符合道德准则的 AI 系统。它旨在为参与者提供实施 XAI 技术的知识和技能，以促进公平、检测偏见并确保 AI 问责制。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望应用可解释 AI 技术来确保公平、透明和合乎道德的 AI 系统的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 XAI 在合乎道德的 AI 系统中的作用。
• 实施 XAI 技术来检测和缓解 AI 模型中的偏差。
• 确保 AI 模型决策过程的透明度。
• 使 AI 开发与道德和监管标准保持一致。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

可解释的 AI 和伦理学简介

• AI 系统对可解释性的需求
• AI 道德和公平方面的挑战
• 监管和道德标准概述

用于道德 AI 的 XAI 技术

• 与模型无关的方法：LIME、SHAP
• AI 模型中的偏差检测技术
• 在复杂的 AI 系统中处理可解释性

AI 中的透明度和问责制

• 设计透明的 AI 系统
• 确保 AI 决策中的问责制
• 审计 AI 系统以确保公平性

AI 中的公平性和偏见缓解

• 检测和解决 AI 模型中的偏差
• 确保不同人口群体的公平性
• 在 AI 开发中实施道德准则

监管和道德框架

• AI 伦理标准概述
• 了解不同行业的 AI 法规
• 使 AI 系统与 GDPR、CCPA 和其他框架保持一致

XAI 在道德 AI 中的实际应用

• 医疗保健 AI 中的可解释性
• 在金融领域构建透明的 AI 系统
• 在执法中部署合乎道德的 AI

XAI 和道德 AI 的未来趋势

• 可解释性研究的新兴趋势
• 公平性和偏差检测的新技术
• 未来合乎道德的 AI 发展机会

总结和后续步骤