感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
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