课程大纲

可解释人工智能与伦理简介

  • AI系统中可解释性的必要性
  • AI伦理与公平性中的挑战
  • 监管与伦理标准概述

伦理AI的XAI技术

  • 模型无关方法:LIME, SHAP
  • AI模型中的偏差检测技术
  • 处理复杂AI系统中的可解释性

AI中的透明度与问责制

  • 设计透明的AI系统
  • 确保AI决策中的问责制
  • 审计AI系统的公平性

AI中的公平性与偏差缓解

  • 检测并解决AI模型中的偏差
  • 确保不同人口群体中的公平性
  • 在AI开发中实施伦理指南

监管与伦理框架

  • AI伦理标准概述
  • 理解不同行业中的AI法规
  • 使AI系统与GDPR、CCPA及其他框架保持一致

XAI在伦理AI中的实际应用

  • 医疗AI中的可解释性
  • 金融领域中的透明AI系统构建
  • 执法中的伦理AI部署

XAI与伦理AI的未来趋势

  • 可解释性研究中的新兴趋势
  • 公平性与偏差检测的新技术
  • 未来伦理AI发展的机遇

总结与下一步

要求

  • 机器学习模型的基础知识
  • 熟悉AI开发和框架
  • 对AI伦理和透明度的兴趣

受众

  • AI伦理学家
  • AI开发者
  • 数据科学家
 14 小时

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