课程大纲

介绍

  • 人工智能(AI)的定义与范围
  • 历史与关键里程碑

AI的伦理考量与未来趋势

  • AI开发与部署中的伦理挑战
  • AI算法中的偏见与公平性
  • 可解释AI与可解释性
  • AI研究的未来趋势与进展

AI的应用概述

  • 使用AI技术解决问题
  • 机器学习及其应用
  • 人工神经网络基础
  • 深度学习
  • 自然语言处理(NLP)
  • 计算机视觉
  • 机器人技术
  • AI在医疗保健中的应用
  • AI在金融中的应用
  • AI的有效使用与影响

AI的隐私保护与合规使用

  • AI应用中数据隐私与保护的重要性
  • 与数据隐私相关的法律法规
  • AI系统中透明度与可解释性的重要性
  • 用户同意与权利
  • AI应用中的安全风险与漏洞
  • 监管AI的框架概述
  • 特定行业中AI系统的合规要求
  • AI法规对隐私保护与合规使用的影响
  • 确保AI合规使用与隐私保护的最佳实践

总结与下一步

要求

  • 无先决条件要求

受众

  • 开发者
  • 对AI感兴趣的任何专业人士
 35 小时

即将举行的公开课程

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