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Struttura del corso
Introduzione allo sviluppo etico dell'IA
- Che cos'è l'IA etica?
- Panoramica dei principali quadri etici nell'IA
- Il ruolo di LangChain nell'IA etica
Bias nei sistemi di intelligenza artificiale
- Comprendere i bias nei modelli di intelligenza artificiale
- Tecniche per rilevare e mitigare i bias nei sistemi basati su LangChain
- Garantire l'equità nel processo decisionale
Trasparenza e spiegabilità
- Importanza della trasparenza nelle soluzioni di intelligenza artificiale
- Utilizzo di LangChain per la creazione di modelli interpretabili
- Tecniche per migliorare la spiegabilità del modello
Responsabilità e responsabilità
- Chi è responsabile delle decisioni basate sull'intelligenza artificiale?
- Creazione di pratiche di sviluppo responsabile dell'IA con LangChain
- Costruire la responsabilità nei progetti di intelligenza artificiale
Privacy e sicurezza nell'intelligenza artificiale
- Gestione della privacy dei dati nello sviluppo dell'intelligenza artificiale
- Implementazione di sistemi di intelligenza artificiale sicuri con LangChain
- Garantire il rispetto delle normative (GDPR, ecc.)
L'intelligenza artificiale e l'impatto sociale
- Le implicazioni sociali dei sistemi di IA
- Affrontare le sfide legate all'IA in diversi settori
- Approcci normativi allo sviluppo dell'IA
Direzioni future nell'IA etica
- Tendenze emergenti nello sviluppo etico dell'IA
- Sfide etiche nell'evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale
- Costruire sistemi di IA sostenibili ed etici
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza avanzata dello sviluppo dell'IA
- Familiarità con le preoccupazioni etiche nell'IA
- Esperienza nell'uso della programmazione Python
Pubblico
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Politici
21 ore