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

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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