Course Outline

Pengantar tentang AI yang Dapat Dijelaskan dan Etika

  • Kebutuhan akan penjelasan dalam sistem AI
  • Tantangan dalam etika dan keadilan AI
  • Tinjauan umum standar regulasi dan etika

Teknik XAI untuk AI Etis

  • Metode agnostik model: LIME, SHAP
  • Teknik deteksi bias dalam model AI
  • Menangani interpretabilitas dalam sistem AI yang kompleks

Transparansi dan Akuntabilitas dalam AI

  • Merancang sistem AI yang transparan
  • Memastikan akuntabilitas dalam pengambilan keputusan AI
  • Mengaudit sistem AI untuk keadilan

Keadilan dan Mitigasi Bias dalam AI

  • Mendeteksi dan mengatasi bias dalam model AI
  • Memastikan keadilan di berbagai kelompok demografi
  • Menerapkan pedoman etika dalam pengembangan AI

Kerangka Regulasi dan Etika

  • Tinjauan umum standar etika AI
  • Memahami regulasi AI di berbagai industri
  • Menyelaraskan sistem AI dengan GDPR, CCPA, dan kerangka kerja lainnya

Aplikasi XAI di Dunia Nyata dalam AI Etis

  • Keterjelasan dalam AI perawatan kesehatan
  • Membangun sistem AI yang transparan dalam keuangan
  • Penerapan AI yang etis dalam penegakan hukum

Tren Masa Depan dalam XAI dan AI Etis

  • Tren yang muncul dalam penelitian tentang keterjelasan
  • Teknik baru untuk deteksi keadilan dan bias
  • Peluang pengembangan AI yang etis di masa depan

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengetahuan dasar tentang model pembelajaran mesin
  • Keakraban dengan pengembangan dan kerangka kerja AI
  • Minat dalam etika dan transparansi AI

Hadirin

  • Ahli etika AI
  • pengembang AI
  • Ilmuwan data
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories