コース概要

責任あるAIと倫理への導入

  • 責任あるAIとAI倫理の定義
  • AI応用における倫理的考慮の重要性
  • 基本原則:公平性、説明責任、透明性

AIの偏りと軽減戦略

  • AIモデルとデータにおける偏りの理解
  • 偏差の種類とAI結果への影響
  • 前処理、中間処理、後処理の偏り軽減技術

AIにおける倫理的監査と説明責任

  • AI監査フレームワークとツールの概要
  • 公平性と透明性を評価するための監査の実施
  • AIシステムにおける説明責任措置の実装

倫理的フレームワークとコンプライアンスの探求

  • EU AI法やIEEE基準などの倫理的フレームワークの概要
  • AIシステムにおける法的および規制的なコンプライアンス
  • 責任あるAI規制と業界基準に関する事例研究

AIの透明性と説明可能性の構築

  • 説明可能なAI技術の概要
  • より高い透明性のために解釈可能なモデルの構築
  • モデルの説明可能性と決定トレーサビリティを向上させるためのツールの使用

AIのガバナンスとリスク管理

  • 責任あるAIのためのガバナンスフレームワークの開発
  • AI導入におけるリスク管理和倫理的考慮
  • ステークホルダー参加と監視の戦略

倫理的なAIの将来方向性

  • AI倫理における新興トレンドと課題
  • 今後のAI技術に適応したガバナンスフレームワークの導入
  • 組織内の倫理的なAI文化の促進

まとめと次なるステップ

要求

  • AIと機械学習の基本概念に関する理解
  • データプライバシーとコンプライアンス基準への熟悉

対象者

  • 倫理的なAI開発に関心のあるデータサイエンティストやAI実践者
  • AI規制を監督するコンプライアンス役員と法務専門家
  • AI戦略とガバナンスに関与するビジネスリーダーと意思決定者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー