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コース概要
責任あるAIおよび倫理の基礎知識
- 責任あるAIとAI倫理の定義を解説する。
- AI応用分野における倫理的配慮の重要性について述べる。
- 公平性・説明責任・透明性といった核心原則を紹介する。
AIにおける偏見とその対処法
- AIモデルおよびデータ内に存在する偏見の発生要因を説明する。
- 各種偏見がAIの結果に及ぼす影響について解説する。
- 事前処理・中間処理・事後処理といった手法を用いた偏見対策法を学ぶ。
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および関連ツールの基本知識を紹介する。
- 公平性や透明性の確認目的で監査を行う手順を解説する。
- AIシステムにおける責任体制の構築法について学ぶ。
倫理的枠組みと規制要件の解説
- EU AI法やIEEE基準などの主要な倫理的指針を概観する。
- AIシステム構築時の法的および規制上の遵守事項について説明する。
- 責任あるAI推進における諸事例や業界基準を紹介する。
透明性向上と説明可能性の確保
- 説明的AI技術に関する入門知識を紹介する。
- より透明性が高いモデル開発の方法論について学ぶ。
- モデルの説明能力向上や判断履歴追跡用ツールの活用法を習得する。
AIにおけるガバナンスとリスク管理
- 責任あるAI導入のためのガバナンス体制構築法を解説する。
- AI展開における倫理的配慮とリスク管理の関連性について論じる。
- 関係者との連携強化や監督体制整備の戦略を紹介する。
今後のAI倫理の発展方向性
- AI倫理分野における新興傾向や課題点を紹介する。
- 将来出現が予測される技術に対応したガバナンス体制の構築法について述べる。
- 組織内における倫理的AI文化の育成戦略を論じる。
まとめおよび今後の取り組みについて
要求
- AIおよび機械学習に関する基本的な知識が求められる。
- データプライバシーおよびコンプライアンス基準についての理解があることが望ましい。
受講対象者
- 倫理的観点を重視したAI開発に携わるデータサイエンティストおよび技術者。
- AI規制の監督業務を行うコンプライアンス責任者や法律専門家。
- AI戦略策定およびガバナンス推進に関与するビジネスリーダーや意思決定者。
14 時間