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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