本课程概述了什么是负责任的 AI 以及它在生成式人工智能背景下的重要性。负责任的 AI 是指以合乎伦理、透明、公平且负责任的方式开发、部署和使用 AI。本课程涵盖负责任的 AI 的核心维度以及建立公平性、可解释性、隐私、稳健性、监管和透明度方面的最佳实践。本课程还将介绍用于在 AWS 上负责任地构建 AI 的服务和工具。
- 课程级别：基础级
- 时长：60-75 分钟
注意：本课程具有本地化的注释/字幕。 旁白保留英语。要显示字幕，请单击播放器右下角的 CC 按钮。
课程内容
本课程包括讲解、实际示例和知识考核。
课程目标
在本课程中，您将学习：
- 了解什么是负责任的 AI 及其重要性。
- 了解生成式人工智能带来的挑战。
- 定义负责任的 AI 的核心维度。
- 学习如何评估模型的公平性和可解释性。
- 认识设计负责任的 Al 系统的最佳实践。
- 确定用于在 AWS 上负责任地构建 AI 的服务和工具。
培训对象
本课程面向：
- 希望设计和构建负责任的 AI 系统的从业者
- 决策者
- 监管与合规性利益攸关方
前提条件
我们建议符合以下条件的人员学习本课程：
- 已学完 Introduction to Generative AI – Art of the Possible 课程（数字化），或具备同等经验
- 无需具备云计算或 AWS 相关经验
课程大纲
模块 1：生成式人工智能概览
- 什么是生成式人工智能？
- 生成式人工智能的常见使用案例
- 采用生成式人工智能带来的风险和挑战
模块 2：负责任的 AI 简介
- 定义负责任的 AI
- 什么是负责任的 AI？
- 贯穿整个生命周期的负责任的 AI
- 负责任的 AI 的实际应用
模块 3：负责任的 AI 的核心维度
- 公平性
- 可解释性
- 隐私和安全
- 稳健性
- 监管
- 透明度
模块 4：用于在 AWS 上负责任地构建 AI 的服务和工具
- Amazon Bedrock 上的模型评估
- Amazon Bedrock 的防护机制
- Amazon SageMaker Clarify
- Amazon SageMaker Model Monitor
- 使用 Amazon SageMaker 进行 ML 监管
- Amazon Augmented AI
模块 5：知识考核和总结
关键词
- GenAI
- 生成式人工智能
