AWS Flash - Introduction to Responsible AI (Simplified Chinese)

Overview

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。

本课程包括讲解、实际示例和知识考核。

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 AI 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。

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

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

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

• GenAI
• 生成式人工智能

Syllabus

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