本課程介紹什麼是負責任 AI，以及它在生成式 AI 環境的重要性。負責任 AI 是指以道德、透明度、公平性和可以信賴的方式開發、部署和使用 AI。課程涵蓋負責任 AI 的核心維度；建立公平性、可解釋性、隱私、穩健性、管控和透明度的最佳實務。本課程也會介紹能妥善建置 AI 的 AWS 服務和工具。
- 課程等級：基礎
- 授課時長：60-75 分鐘
注意：本課程具有本地化的註釋/字幕。旁白保留英語。要顯示字幕，請按一下播放器右下角的 CC 按鈕。
活動
本課程內容包括簡報、實際範例和知識檢測。
課程目標
在本課程中，您將學習以下內容：
- 了解什麼是負責任 AI 及其重要性。
- 回顧生成式 AI 帶來的挑戰。
- 定義負責任 AI 的核心維度。
- 了解如何評估模型的公平性和可解釋性。
- 了解設計負責任 Al 系統的最佳實務。
- 了解能妥善建置 AI 的 AWS 服務和工具。
目標對象
本課程適用於：
- 希望設計和建置負責任 AI 系統的從業人員
- 決策者
- 管控與合規利害關係人
先決條件
我們建議參加本課程的學員應具備：
- Introduction to Generative AI – Art of the Possible (數位版) 或同等經驗
- 無需事先具備雲端運算或 AWS 方面的經驗
課程大綱
單元 1：生成式 AI 概觀
- 什麼是生成式 AI？
- 生成式 AI 的常見使用案例
- 生成式 AI 帶來的風險與挑戰
單元 2：負責任 AI 的簡介
定義負責任 AI
- 什麼是負責任 AI？
- 負責任 AI 的生命週期
- 負責任 AI 的實務應用
單元 3：負責任 AI 的核心維度
- 公平性
- 可解釋性
- 隱私與安全性
- 穩健性
- 管控
- 透明度
單元 4：妥善建置 AI 的 AWS 服務和工具
- Amazon Bedrock 上的模型評估
- Amazon Bedrock 防護機制
- Amazon SageMaker Clarify
- Amazon SageMaker Model Monitor
- 透過 Amazon SageMaker 管控 ML
- Amazon Augmented AI
單元 5：知識檢測和總結
關鍵字
- 生成式 AI
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