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コース概要

説明可能なAIと倫理の基礎概論

  • AIシステムにおける説明可能性の必要性について解説する
  • 倫理や公平性という観点から生じるAI開発上の課題を整理する
  • 各種法的基準および倫理規範の概要を解説する

倫理的AI実現に向けたXAI技術

  • ​モデル非依存型手法:LIMEやSHAPの基本的な利用方法について学ぶ
  • 様々なバイアス検出手法をAIモデルへ適用する事例を紹介する
  • 高度に複雑化したシステムにおける説明可能性の確保法について考察する

AIにおける透明性および責任の確立方法

  • 透明性を備えたAIシステム設計の進め方を解説する
  • AI意思決定プロセスにおける責任所在の明確化手法を取り上げる
  • 公平性維持という観点からAIシステム監査の実施法について解説する

公平性維持とバイアス軽減技術

  • 各種AIモデルに見られる偏見の検出・是正手法について学ぶ
  • ​あらゆる属性層で公平性が実現できるよう開発上の配慮を理解する
  • 倫理的なガイドラインに沿ったAI開発推進法について説明する

法的・倫理的枠組みに関する基礎知識

  • AI倫理規範の大まかな全体像を把握する
  • 様々な産業分野におけるAI法規制の仕組みを概説する
  • GDPRやCCPAなど国際的基準への適合手法を学ぶ

倫理的AI実現におけるXAIの具体的応用例

  • ​医療分野における説明可能なAIの導入事例を紹介する
  • 金融業界向けに透明性を備えたシステム構築方法を解説する
  • ​法執行機関での倫理的AI導入事例についても学ぶ

今後のXAIおよび倫理的AIの発展動向

  • 説明可能性研究における最近の進展を把握する
  • ​公平性向上やバイアス検出技術に関する新たな潮流に触れる
  • 将来的な倫理的AI開発における潜在的機会を検討する

まとめおよび今後の取り組みの方向性

要求

  • 機械学習モデルに関する基本的な知識
  • AI開発および関連フレームワークの基本的理解
  • AI倫理や透明性に対する関心

対象者

  • AI倫理の専門家
  • AI開発技術者
  • データサイエンティスト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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