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Schulungsübersicht
Einführung in erklärbare KI und Ethik
- Die Notwendigkeit von Erklärbarkeit in KI-Systemen
- Herausforderungen in der KI-Ethik und Fairness
- Überblick über regulatorische und ethische Standards
XAI-Techniken für ethische KI
- Modell-agnostische Methoden: LIME, SHAP
- Techniken zur Erkennung von Verzerrungen in KI-Modellen
- Umgang mit Interpretierbarkeit in komplexen KI-Systemen
Transparenz und Verantwortlichkeit in der KI
- Entwurf von transparenten KI-Systemen
- Sicherstellung der Rechenschaftspflicht bei KI-Entscheidungen
- Überprüfung von KI-Systemen auf Fairness
Fairness und Abschwächung von Vorurteilen in der KI
- Erkennung und Beseitigung von Verzerrungen in KI-Modellen
- Sicherstellung von Fairness zwischen verschiedenen demografischen Gruppen
- Umsetzung ethischer Richtlinien in der KI-Entwicklung
Regulatorische und ethische Rahmenwerke
- Überblick über KI-Ethikstandards
- Verständnis der KI-Vorschriften in verschiedenen Branchen
- Anpassung von KI-Systemen an GDPR, CCPA und andere Rahmenwerke
Praktische Anwendungen von XAI in der ethischen KI
- Erklärbarkeit von KI im Gesundheitswesen
- Aufbau transparenter KI-Systeme im Finanzwesen
- Einsatz von ethischer KI in der Strafverfolgung
Zukünftige Trends in XAI und ethischer KI
- Aufkommende Trends in der Erklärbarkeitsforschung
- Neue Techniken zur Erkennung von Fairness und Vorurteilen
- Möglichkeiten für die Entwicklung ethischer KI in der Zukunft
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Modelle des maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit KI-Entwicklung und Frameworks
- Interesse an KI-Ethik und Transparenz
Zielgruppe
- KI-Ethiker
- KI-Entwickler
- Datenwissenschaftler
14 Stunden
