このコースでは、責任ある AI とは何か、そしてなぜそれが生成 AI の文脈において重要なのかを
概説します。責任ある AI とは、倫理的、透明、公正、かつ説明責任のある方法で AI を開発、デプロイ、使用することです。このコースでは、責任ある AI の主な要素と、公平性、説明可能性、プライバシー、堅牢性、ガバナンス、透明性に関するベストプラクティスの確立について説明します。AWS で責任を持って AI を構築するためのサービスとツールについても紹介します。
- コースレベル: 基礎
- 所要時間: 60 ～ 75 分
アクティビティ
このコースには、プレゼンテーション、実践例、ナレッジチェックが含まれます。
コースの目標
このコースでは、以下の内容を学習します。
- 責任ある AI とは何か、なぜそれが重要なのかを理解する。
- 生成 AI がもたらす課題を確認する。
- 責任ある AI の主な要素を定義する。
- モデルの公平性と説明可能性を評価する方法を学ぶ。
- 責任ある AI システムを設計するためのベストプラクティスを認識する。
- AWS で責任を持って AI を構築するためのサービスとツールを特定する。
対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
- 責任ある AI システムの設計と構築を検討している実務家
- 意思決定者
- ガバナンスとコンプライアンスのステークホルダー
前提条件
このコースを受講するにあたり、次の前提条件を満たしておくことをお勧めします。
- Introduction to Generative AI – Art of the Possible (デジタルトレーニング)、または同等の経験
- クラウドコンピューティングや AWS の使用経験は問いません
コースの概要
モジュール 1: 生成 AI の概要
- 生成 AI とは何か
- 生成 AI の一般的なユースケース
- 生成 AI の導入に伴うリスクと課題
モジュール 2: 責任ある AI 入門
- 責任ある AI の定義
- 責任ある AI とは
- ライフサイクル全体にわたる責任ある AI
- 責任ある AI の実践
モジュール 3: 責任ある AI の主な要素
- 公平性
- 説明可能性
- プライバシーとセキュリティ
- 堅牢性
- ガバナンス
- 透明性
モジュール 4: AWS で責任を持って AI を構築するためのサービスとツール
- Amazon Bedrock でのモデル評価
- Amazon Bedrock のガードレール
- Amazon SageMaker Clarify
- Amazon SageMaker Model Monitor
- Amazon SageMaker による機械学習ガバナンス
- Amazon Augmented AI
モジュール 5: ナレッジチェックとまとめ
キーワード
- GenAI
- 生成 AI
