Cursusaanbod

Inleiding tot uitlegbaar AI en Ethiek

  • De noodzaak aan uitlegbaarheid in AI-systemen
  • Uitdagingen op het gebied van AI-ethiek en eerlijkheid
  • Overzicht van regulerende en ethische normen

XAI-Technieken voor Ethisch AI

  • Model-agnostische methoden: LIME, SHAP
  • Technieken voor het opsporen van bias in AI-modellen
  • Omgaan met interpreteerbaarheid in complexe AI-systemen

Transparantie en Verantwoordelijkheid in AI

  • Ontwerp van transparante AI-systemen
  • Zorgvuldigheid bij verantwoordelijkheid in AI-besluitvorming
  • Audit van AI-systemen voor eerlijkheid

Eerlijkheid en Vermindering van Bias in AI

  • Opsporen en aanpakken van bias in AI-modellen
  • Zorgvuldigheid voor eerlijkheid in verschillende demografische groepen
  • Implementatie van ethische richtlijnen in AI-ontwikkeling

Regulerende en Ethische Kaderwerken

  • Overzicht van AI-ethische normen
  • Begrip van AI-reguleringen in verschillende sectoren
  • AI-systemen in overeenstemming brengen met GDPR, CCPA en andere kaderwerken

Praktische Toepassingen van XAI in Ethisch AI

  • Uitlegbaarheid in gezondheidszorg AI
  • Bouwen van transparante AI-systemen in de financiële sector
  • Inzetten van ethisch AI in de handhaving van de wet

Toekomstige Trends in XAI en Ethisch AI

  • Opkomende trends in uitlegbaarheidsonderzoek
  • Nieuwe technieken voor eerlijkheid en biasdetectie
  • Mogelijkheden voor ethische AI-ontwikkeling in de toekomst

Samenvang en Volgende Stappen

Vereisten

  • Basiskennis van machine learning-modellen
  • Kennis van AI-ontwikkeling en frameworks
  • Belangstelling in AI-ethiek en transparantie

Publiek

  • AI-ethicisten
  • AI-ontwikkelaars
  • Datawetenschappers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën