Utilisation éthique des agents IA et IA agentique

Aperçu

This course is designed for anyone who wants to gain a deeper understanding about the importance of trust and responsibility in agentic AI and AI agents. The content is especially geared to those who are making business decisions based on AI agents and agentic AI and those who are designing and training such systems. 1.

Distinguish between traditional AI agents and agentic AI systems in terms of scope, autonomy, and decision-making. 2. Apply six core ethical principles to real-world predictive modeling workflows and agentic system design. 3.

Evaluate ethical considerations across five industry domains using structured scenario analysis. 4. Utilize practical tools—including documentation templates, ethics checklists, and governance prompts—to design trustworthy systems. 5.

Understand emerging regulatory frameworks including the EU AI Act, U.S. federal and state regulations, and global AI governance resources. Who Should Attend:

Data consumers, IT professionals, managers, analysts, data scientists, and anyone else who uses, designs, consumes information from, or makes decisions based on data and AI Prerequisites:

1.

Responsible Innovation and Trustworthy AI

Programme

• Éthique des agents IA et IA agentique
Définir et comparer les agents IA et les systèmes IA agentiques. Analyser comment la portée, l'autonomie, la supervision, l'adaptabilité, et la complexité éthique varient entre les types de systèmes. Identifier les vulnérabilités éthiques liées à l'augmentation de l'autonomie.
• Principes éthiques fondamentaux pour l'IA agentique
Appliquer les six principes de l'innovation responsable au développement de l'IA agentique. Appliquer chaque principe à une utilisation de modélisation prédictive dans une campagne marketing. Réfléchir aux compromis et aux points d'intervention dans des contextes appliqués.
• Exemples et considérations éthiques
Identifier les risques éthiques dans la modélisation prédictive à travers cinq industries. Analyser des scénarios complexes en utilisant un raisonnement guidé par des principes. Faciliter ou participer à des discussions collaboratives avec des orientations structurées.
• Outils pratiques pour concevoir la confiance
Utiliser des listes de contrôle et des invites pour évaluer l'alignement éthique.
• Défis émergents et gouvernance
Expliquer comment les risques éthiques augmentent avec l'autonomie dans l'IA agentique. Savoir où trouver des informations sur les dispositions clés du paysage réglementaire dans différents pays à travers le monde. Accéder et interpréter des sources réglementaires mondiales.

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Enseigné par

Catherine Truxillo

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Matières

Computer Science