Responsible Artificial Intelligence Practices (Japanese)

このコースでは、責任ある AI の実践について学びます。最初に、責任ある AI とは何かを説明します。責任ある AI の定義方法、直面している課題、その主な要素について学習します。

次に、責任ある AI システムを開発するためのトピックをいくつか取り上げます。責任ある AI をサポートするために AWS が提供しているサービスとツールを紹介します。また、AI システム用にモデルを選択してデータを準備する際の責任ある AI の考慮事項についても学習します。

さらに、透明性と説明可能性があるモデルについて学習します。モデルに透明性と説明可能性があるとはどういうことなのかをしっかりと理解できるようになります。また、透明性があるモデルに関するトレードオフの考慮事項と、説明可能性がある AI の人間中心設計の原則についても調べます。

・コースレベル :基礎

・所要時間: 1 時間

アクティビティ

このコースには、インタラクティブな要素、テキストによる説明、イラスト入りのグラフ、ナレッジチェックが含まれます。

コースの目標

このコースでは、以下について学習します。

•    責任ある AI について説明する。

•    AI モデルのバイアスについて説明する。

•    生成 AI のリスクを確認する。 

•    責任ある AI の主な要素について確認する。

•    責任ある AI のために AWS が提供しているサービスとツールについて説明する。

•    モデルを選択する際の責任ある実践について説明する。

•    責任あるデータセットの特徴について説明する。

•    透明性と説明可能性があるモデルについて説明する。

•    AI モデルの責任あるトレードオフを確認する。

•    人間中心設計の原則について説明する。

対象者

このコースは次のような方を対象としています。

•    特定の職務とは関係なく、機械学習や人工知能に興味がある人

前提条件

「Responsible AI Practices」は、人工知能、機械学習、生成 AI に関する基本的な知識を学習するシリーズの一部です。まだ修了していない場合は、以下の 2 つのコースを修了することをお勧めします。

•    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

•    Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

コースの概要

セクション 1: はじめに

　　・はじめに

セクション 2: 責任ある AI の概要

　　・責任ある AI とは

　　・責任ある AI の課題

　　・責任ある AI の主な要素

　　・ナレッジチェック

セクション 3: 責任ある AI システムの開発

　　・責任ある AI のために Amazon が提供しているサービスとツール

　　・モデルを選択する際の責任ある考慮事項

　　・データセットの責任ある準備

　　・ナレッジチェック

セクション 4: 透明性と説明可能性がある AI モデル

　　・透明性と説明可能性がある AI モデルとは

　　・責任ある AI モデルのトレードオフ 

　　・説明可能性がある AI の人間中心設計の原則

　　・ナレッジチェックポイント

セクション 5: リソース

　　・AWS のサービスへのリンク