Explainable AI (XAI) for Ethical AI Development

• 機器學習模型的基本知識
• 熟悉 AI 開發和框架
• 對 AI 道德和透明度的興趣

觀眾

• AI 倫理學家
• AI 開發人員
• 數據科學家

本課程探討如何應用 Explainable AI (XAI) 來構建不僅高性能，而且透明、公平且符合道德準則的 AI 系統。它旨在為參與者提供實施 XAI 技術的知識和技能，以促進公平、檢測偏見並確保 AI 問責制。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望應用可解釋 AI 技術來確保公平、透明和合乎道德的 AI 系統的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 XAI 在合乎道德的 AI 系統中的作用。
• 實施 XAI 技術來檢測和緩解 AI 模型中的偏差。
• 確保 AI 模型決策過程的透明度。
• 使 AI 開發與道德和監管標準保持一致。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

可解釋的 AI 和倫理學簡介

• AI 系統對可解釋性的需求
• AI 道德和公平方面的挑戰
• 監管和道德標準概述

用於道德 AI 的 XAI 技術

• 與模型無關的方法：LIME、SHAP
• AI 模型中的偏差檢測技術
• 在複雜的 AI 系統中處理可解釋性

AI 中的透明度和問責制

• 設計透明的 AI 系統
• 確保 AI 決策中的問責制
• 審計 AI 系統以確保公平性

AI 中的公平性和偏見緩解

• 檢測和解決 AI 模型中的偏差
• 確保不同人口群體的公平性
• 在 AI 開發中實施道德準則

監管和道德框架

• AI 倫理標準概述
• 瞭解不同行業的 AI 法規
• 使 AI 系統與 GDPR、CCPA 和其他框架保持一致

XAI 在道德 AI 中的實際應用

• 醫療保健 AI 中的可解釋性
• 在金融領域構建透明的 AI 系統
• 在執法中部署合乎道德的 AI

XAI 和道德 AI 的未來趨勢

• 可解釋性研究的新興趨勢
• 公平性和偏差檢測的新技術
• 未來合乎道德的 AI 發展機會

總結和後續步驟