Course Outline

설명 가능한 AI와 윤리 소개

  • AI 시스템에서 설명 가능성의 필요성
  • AI 윤리와 공정성의 과제
  • 규제 및 윤리 기준 개요

윤리적 AI를 위한 XAI 기술

  • 모델에 독립적인 방법: LIME, SHAP
  • AI 모델의 바이어스 감지 기술
  • 복잡한 AI 시스템에서 해석 가능성 처리

AI의 투명성과 책임성

  • 투명한 AI 시스템 설계
  • AI 의사결정에서 책임성 확보
  • 공정성을 위한 AI 시스템 감사

AI의 공정성 및 편견 완화

  • AI 모델의 편향 탐지 및 해결
  • 다양한 인구통계학적 그룹 간 공정성 보장
  • AI 개발에 윤리 가이드라인 구현

규제 및 윤리 프레임워크

  • AI 윤리 기준 개요
  • 다양한 산업의 AI 규정 이해
  • GDPR, CCPA 및 기타 프레임워크에 AI 시스템 정렬

윤리적 AI에서 XAI의 실제 세계 응용 프로그램

  • 헬스케어 AI의 설명 가능성
  • 금융에서 투명한 AI 시스템 구축
  • 법 집행에 윤리적 AI 배치

XAI 및 윤리적 AI의 미래 동향

  • 설명 가능성 연구의 새로운 추세
  • 공정성 및 편향 탐지를 위한 새로운 기술
  • 미래의 윤리적 AI 개발 기회

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝 모델의 기본 지식
  • AI 개발 및 프레임워크에 대한 지식
  • AI 윤리와 투명성에 대한 관심

청중

  • AI 윤리학자
  • AI 개발자
  • 데이터 과학자
 14 Hours

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