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コース概要
説明可能なAIと倫理の導入
- AIシステムにおける説明性の必要性
- AI倫理と公平性の課題
- 規制および倫理基準の概要
倫理的なAIためのXAI技術
- モデル非依存手法:LIME、SHAP
- AIモデルにおけるバイアス検出技術
- 複雑なAIシステムでの解釈可能性の取り扱い
AIの透明性と説明責任
- 透明性のあるAIシステムの設計
- AI決定プロセスでの説明責任の確保
- AIシステムの公平性監査
AIの公平性とバイアス軽減
- AIモデルにおけるバイアスの検出と対策
- さまざまな人口統計グループ間での公平性の確保
- 倫理的ガイドラインをAI開発に実装する
規制と倫理的なフレームワーク
- AI倫理基準の概要
- 異なる産業におけるAI規制の理解
- GDPR、CCPAなどのフレームワークに適合したAIシステムの構築
倫理的なAIのためのXAIの実世界での応用
- 医療AIにおける説明性
- 金融業界での透明性のあるAIシステムの構築
- 法執行機関における倫理的なAIの展開
XAIと倫理的なAIの将来のトレンド
- 説明性研究における新規トレンド
- 公平性とバイアス検出の新しい技術
- 未来の倫理的なAI開発の機会
まとめと次へのステップ
要求
- 機械学習モデルに関する基本的な知識
- AI開発およびフレームワークの理解
- AI倫理と透明性への興味
対象者
- AIの倫理学者
- AI開発者
- データサイエンティスト
14 時間