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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