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Course Outline
설명 가능한 AI와 윤리 개요
- AI 시스템에서 설명 가능성의 필요성
- AI 윤리와 공정성에서의 도전 과제
- 규제 및 윤리 기준 개요
윤리적인 AI를 위한 XAI 기술
- 모델-중립적 방법: LIME, SHAP
- AI 모델에서 편향 감지 기술
- 복잡한 AI 시스템에서 해석 가능성 처리
AI의 투명성과 책임성
- 투명한 AI 시스템 설계
- AI 결정 과정에서의 책임성 보장
- AI 시스템 공정성 감사
AI의 공정성과 편향 완화
- AI 모델에서 편향 감지 및 해결
- 다양한 인구 통계 그룹 간의 공정성 보장
- AI 개발에서 윤리 지침 구현
규제 및 윤리 프레임워크
- AI 윤리 기준 개요
- 다양한 산업에서의 AI 규제 이해
- GDPR, CCPA 및 기타 프레임워크와 AI 시스템 일치
윤리적인 AI에서 XAI의 실제 적용
- 의료 AI에서의 설명 가능성
- 금융에서의 투명한 AI 시스템 구축
- 법집행에서의 윤리적인 AI 배포
XAI 및 윤리적인 AI의 미래 동향
- 설명 가능성 연구의 새로운 동향
- 공정성과 편향 감지의 새로운 기술
- 미래의 윤리적인 AI 개발 기회
요약 및 다음 단계
Requirements
- 머신러닝 모델에 대한 기본 지식
- AI 개발 및 프레임워크에 대한 familiarity
- AI 윤리와 투명성에 대한 관심
대상
- AI 윤리학자
- AI 개발자
- 데이터 과학자
14 Hours