Cursusaanbod

Inleiding tot verklaarbare AI en ethiek

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

XAI-technieken voor ethische AI

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

Transparantie en verantwoordingsplicht in AI

  • Transparante AI-systemen ontwerpen
  • Zorgen voor verantwoordingsplicht bij AI-besluitvorming
  • AI-systemen controleren op eerlijkheid

Eerlijkheid en vooringenomenheid in AI

  • Vooroordelen in AI-modellen detecteren en aanpakken
  • Zorgen voor eerlijkheid tussen verschillende demografische groepen
  • Implementatie van ethische richtlijnen bij de ontwikkeling van AI

Regelgevende en ethische kaders

  • Overzicht van ethische normen voor AI
  • Inzicht in AI-regelgeving in verschillende industrieën
  • AI-systemen afstemmen op GDPR, CCPA en andere frameworks

Real-world toepassingen van XAI in ethische AI

  • Verklaarbaarheid in AI in de gezondheidszorg
  • Transparante AI-systemen bouwen in finance
  • Ethische AI inzetten bij rechtshandhaving

Toekomstige trends in XAI en ethische AI

  • Opkomende trends in onderzoek naar verklaarbaarheid
  • Nieuwe technieken voor het opsporen van eerlijkheid en vooroordelen
  • Kansen voor ethische AI-ontwikkeling in de toekomst

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van machine learning-modellen
  • Bekendheid met AI-ontwikkeling en frameworks
  • Interesse in AI-ethiek en transparantie

Audiëntie

  • AI-ethici
  • AI-ontwikkelaars
  • Datawetenschappers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën