コース概要

AIにおける倫理の導入

  • AIにおける倫理の重要性の理解。
  • 歴史的背景と現在の倫理的議論。
  • AI展開のための主要な倫理原則。

LLMの倫理的課題

  • プライバシー問題とデータ保護。
  • 透明性、説明責任、およびLLMにおける偏見。
  • LLMが雇用と社会に与える影響。

LLMへの倫理的枠組みの適用

  • AIでの倫理的判断枠組み。
  • 事例研究:LLM展開における倫理的なジレンマ。
  • 倫理的なLLM使用ガイドラインの開発。

倫理的なLLM展開の戦略

  • 責任あるAI開発のベストプラクティス。
  • ステークホルダーや多様な視点とのエンゲージメント。
  • 組織内での倫理的AI文化の創出。

実践ラボ:LLM使用事例の倫理的分析

  • LLMに関連する現実世界のシナリオの分析。
  • 倫理的な影響の評価と対応策の立案。
  • 調査結果と提案の発表。

まとめと次へのステップ

要求

  • AIと機械学習の基本的な理解。
  • 倫理的判断枠組みでの経験。
  • LLMとその社会的影響への熟悉度。

対象者

  • AI専門家と倫理学者。
  • データサイエンティストとエンジニア。
  • AIガバナンスにおける政策立案者と利害関係者。
 7 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

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