Course Outline

Εισαγωγή στην εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη και ηθική

  • Η ανάγκη για επεξήγηση στα συστήματα AI
  • Προκλήσεις στην ηθική και τη δικαιοσύνη της τεχνητής νοημοσύνης
  • Επισκόπηση ρυθμιστικών και δεοντολογικών προτύπων

Τεχνικές XAI για Ηθική ΤΝ

  • Μοντέλο-αγνωστικές μέθοδοι: LIME, SHAP
  • Τεχνικές ανίχνευσης προκατάληψης σε μοντέλα AI
  • Χειρισμός ερμηνευσιμότητας σε πολύπλοκα συστήματα AI

Διαφάνεια και λογοδοσία στην τεχνητή νοημοσύνη

  • Σχεδιασμός διαφανών συστημάτων AI
  • Διασφάλιση λογοδοσίας στη λήψη αποφάσεων AI
  • Έλεγχος συστημάτων AI για δικαιοσύνη

Fairness and Bias Mitigation στην τεχνητή νοημοσύνη

  • Ανίχνευση και αντιμετώπιση προκατάληψης σε μοντέλα AI
  • Διασφάλιση δικαιοσύνης μεταξύ των διαφόρων δημογραφικών ομάδων
  • Εφαρμογή δεοντολογικών κατευθυντήριων γραμμών στην ανάπτυξη AI

Ρυθμιστικά και Δεοντολογικά Πλαίσια

  • Επισκόπηση των προτύπων ηθικής τεχνητής νοημοσύνης
  • Κατανόηση των κανονισμών AI σε διαφορετικούς κλάδους
  • Ευθυγράμμιση συστημάτων AI με GDPR, CCPA και άλλα πλαίσια

Εφαρμογές του XAI σε πραγματικό κόσμο στην ηθική τεχνητή νοημοσύνη

  • Επεξηγησιμότητα στην τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της υγείας
  • Δημιουργία διαφανών συστημάτων AI στα χρηματοοικονομικά
  • Ανάπτυξη ηθικής τεχνητής νοημοσύνης στην επιβολή του νόμου

Μελλοντικές τάσεις στο XAI και στο Ethical AI

  • Αναδυόμενες τάσεις στην έρευνα επεξήγησης
  • Νέες τεχνικές για ανίχνευση δικαιοσύνης και μεροληψίας
  • Ευκαιρίες για ηθική ανάπτυξη AI στο μέλλον

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασικές γνώσεις μοντέλων μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με την ανάπτυξη και τα πλαίσια AI
  • Ενδιαφέρον για την ηθική και τη διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης

Ακροατήριο

  • Οι ηθικολόγοι της τεχνητής νοημοσύνης
  • Προγραμματιστές AI
  • Επιστήμονες δεδομένων
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories