Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengantar AI yang Dapat Dijelaskan dan Etika

  • Pentingnya kemampuan menjelaskan perilaku sistem AI
  • Tantangan dalam bidang etika serta keadilan AI
  • Gambaran umum mengenai standar regulasi dan etika yang berlaku

Teknik XAI untuk Mewujudkan AI yang Etis

  • Metode yang dapat diterapkan pada berbagai jenis model: LIME, SHAP
  • Teknik mendeteksi bias dalam model AI
  • Cara memahami perilaku model AI yang kompleks secara lebih mudah

Transparansi dan Akuntabilitas dalam Sistem AI

  • Desain sistem AI yang transparan
  • Memastikan adanya akuntabilitas dalam pengambilan keputusan oleh AI
  • Proses audit terhadap sistem AI untuk memastikan keadilannya

Keadilan dan Pengurangan Bias dalam Sistem AI

  • Cara mendeteksi serta menanggulangi bias dalam model AI
  • Upaya mewujudkan keadilan bagi berbagai kelompok demografis
  • Penerapan pedoman etika dalam pengembangan AI

Kerangka Regulasi dan Etika AI

  • Gambaran mengenai standar etika AI yang berlaku
  • Penjelasan mengenai regulasi AI di berbagai sektor industri
  • Cara menyelaraskan sistem AI dengan GDPR, CCPA, serta kerangka hukum lainnya

Penerapan XAI dalam Dunia Nyata untuk Mewujudkan AI yang Etis

  • Contoh penerapan AI yang dapat dijelaskan di bidang kesehatan
  • Cara menciptakan sistem AI transparan dalam sektor keuangan
  • Penerapan AI yang etis dalam lembaga penegak hukum

Tren Masa Depan XAI dan Pengembangan AI yang Etis

  • Perkembangan terbaru dalam penelitian mengenai kemampuan menjelaskan perilaku AI
  • Teknik-teknik baru untuk menanggulangi masalah keadilan dan bias dalam AI
  • Peluang pengembangan AI yang etis di masa mendatang

Kesimpulan serta Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pengetahuan dasar mengenai model machine learning
  • Pemahaman tentang pengembangan AI serta kerangka kerjanya
  • Minat terhadap etika dan transparansi dalam bidang AI

Target Peserta

  • Ahli etika AI
  • Pengembang AI
  • Ilmuwan data
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait