AI導入指引
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課程學習重點
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AI 倫理五大原則介紹：瞭解 AI 倫理的公平性、穩健性、可解釋性、透明度與隱私保護等五大核心原則。
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AI 公平性解析：深入認識 AI 中的公平性，辨識何謂受保護屬性及優勢與非優勢群體。
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AI 偏見議題之識別：掌握 AI 偏見的定義與產生原因，學習如何避免 AI 系統的偏見與歧視。
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AI 穩健性與對抗性攻擊：理解 AI 系統穩健性的概念，及系統如何面對外部的對抗性攻擊。
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AI 可解釋性介紹：區分可解釋性與可解讀性的差異，掌握如何使 AI 模型決策易於理解。
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AI 透明度與治理：定義 AI 系統中的透明度，並理解企業內部治理角色與透明度的關聯性。
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AI 資料隱私保護：認識個人資料、敏感資料的界定，並掌握差分隱私與資料最小化的概念。
課程收穫
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AI 倫理知識奠基：掌握 AI 倫理的五大核心原則，建立負責任的 AI 實踐基礎。
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辨識 AI 偏見能力：學會如何辨識 AI 偏見，並瞭解相關的社會公平與倫理問題。
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提升 AI 模型可解釋性：能夠區分並實踐 AI 模型的可解釋性和可解讀性，提升系統透明度。
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資料隱私保護技能：培養辨識敏感資料的能力，瞭解如何有效保護 AI 系統的資料隱私。
適合對象
本課程適合所有希望瞭解 AI 倫理觀念的學習者，不論你是否具備 AI 背景，只要對 AI 的公平性、透明度、穩健性及隱私保護感興趣，都能透過本課程掌握重要的倫理知識與技能，協助你建立可信賴的 AI 系統。
