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J-GLOBAL ID：202202234026558278   整理番号：22A0691432

責任AIチュートリアル【JST・京大機械翻訳】

Responsible AI Tutorial

著者 (3件)： Paliwal Dr Mukta (Persistent Systems, IN) ,  Rao Dattaraj (Persistent Systems, IN) ,  Tarcar Amogh (Persistent Systems, IN)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CODS-COMAD 2022  ページ： 339-341  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能(AI)ベースの製品とワークフローの急速な技術的進歩と広範な採用があり,銀行,健康管理,広告,さらに多くの人間とビジネス活動の多くの側面に影響する。AIモデルの精度は,AIベース製品を展開する間に考慮された最も重要な要素であるが,AIが責任をいかに操作するように設計できるかを理解することが急務である。応答可能なAIは,各ソフトウェア開発組織が,展開されたAIソリューションの透明性,説明可能性,公平性,およびセキュリティにおける顧客信用を築き上げる必要があるフレームワークである。同時に,AI責任を作るための重要な側面は,結果の再現性を促進し,データとMLモデルの系統を管理できる開発パイプラインを持つことである。このチュートリアルは,その概念を示す作業事例で,責任のあるAIのこれらの側面に光を当てるであろう。チュートリアルの意図は,建築責任AIの重要性に対する認識を得るために,コードと共に概念の十分な知識との聴取を等しくすることである。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *銀行 ,  データ ,  再現性 ,  知識 ,  人工知能 ,  事業 ,  健康管理 ,  人間 ,  性質 ,  ソフトウェア開発 ,  セキュリティ ,  機械学習 ,  ワークフロー ,  公平性 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 透明性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 説明可能なAI ,  機械学習操作 ,  責任のあるAI

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 責任 ,  AI ,  チュートリアル