Responsible AI and AI Ethics

• 对AI和机器学习概念的基本理解
• 熟悉数据隐私和合规标准

受众

• 对伦理AI开发感兴趣的数据科学家和AI从业者
• 负责AI监管的合规官和法律专业人士
• 参与AI战略和治理的Business领导者和决策者

Responsible AI and AI Ethics 涉及在AI技术的开发和部署中仔细考虑伦理、社会和法律原则。随着AI在社会各个方面的深入应用，确保这些技术公平、透明和可问责，对于建立信任和防止伤害至关重要。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级AI专业人士、业务领导者和合规官，旨在帮助他们理解并在AI系统中实施伦理实践。课程涵盖关键伦理框架、如欧盟AI法案的监管标准，以及审计AI系统以减轻偏见和增强透明度的实用技术。

培训结束时，参与者将能够：

• 理解负责任AI的核心原则，包括公平性、问责性和透明度。
• 识别并减轻AI系统中的偏见。
• 实施伦理框架并进行AI审计以确保合规。
• 应用治理策略管理AI部署中的伦理风险。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

负责任的AI与伦理简介

• 定义负责任的AI与AI伦理
• AI应用中伦理考量的重要性
• 关键原则：公平性、问责制、透明度

AI中的偏见与缓解策略

• 理解AI模型与数据中的偏见
• 偏见的类型及其对AI结果的影响
• 偏见缓解技术：预处理、处理中、后处理

AI中的伦理审计与问责制

• AI审计框架与工具简介
• 进行审计以评估公平性与透明度
• 在AI系统中实施问责措施

探索伦理框架与合规性

• 概述伦理框架，如欧盟AI法案与IEEE标准
• AI系统中的法律与法规合规性
• 负责任AI法规与行业标准的案例研究

构建AI的透明度与可解释性

• 可解释AI技术简介
• 构建可解释模型以提高透明度
• 使用工具进行模型可解释性与决策可追溯性

Go治理与Risk Management在AI中

• 开发负责任AI的治理框架
• AI部署中的风险管理与伦理考量
• 利益相关者参与与监督的策略

伦理AI的未来方向

• AI伦理中的新兴趋势与挑战
• 为未来AI技术调整治理框架
• 在组织内推广伦理AI文化

总结与下一步