可信任AI發展趨勢與重要技術研發現況

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內容摘要

數據分析是AI邊緣計算系統的運作基礎,然AI資料學習過程和黑箱般的演算法,使得AI決策不易受用戶信任,同時近來假新聞氾濫也讓資料真偽辨識成為關注議題。
各先進國家的Trustable AI相關法案,以新加坡內容最為具體,美國約束性最高,歐盟概念最為完整。
而演算法分析結果可解釋、識別並避免使用有偏見的資料訓練模式、確保資料利用過程的安全,將是建構Trustable AI的三項必要條件。

大綱目錄

總頁數共"16"頁

可信任AI發展趨勢與重要技術研發現況

大綱

國際可信任AI政策強調監督與問責

國際科管顧問關注AI如何連結企業決策責任

根據不同AI信任議題發展技術工具

透明、公平、穩健為可信任AI核心概念

大綱

從演算法、資料與安全性著手布建技術工具

實現可解釋AI從克服演算法黑箱機制著手

演算法可視化技術仍在發展初期階段

NLP為人工智慧辨識假資訊主要技術

降低AI風險須在完整策略下布建資料保護技術

小結

大綱

結論與建議(1/2)

結論與建議(2/2)

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