Administrative oplysninger
| Titel | Tillid, Normativity og Model Drift |
| Varighed | 60 |
| Modul | C |
| Lektionstype | Interaktiv session |
| Fokus | Teknisk — fremtidig kunstig intelligens |
| Emne | Åbne problemer og udfordringer |
Nøgleord
Tillid, Modeldrift, Normativity,
Læringsmål
- Anvende tillidsrammer på flere AI/ML-eksempler
- Foreslå tillidsmålinger som eksempel på casestudier og link til EU's tillidsramme
- Diskuter digital normativitet i forbindelse med eksempler på casestudier
- Identificer og model Drift potentiale i eksempel casestudier og foreslå drift målinger og løsninger til at styrke model tillid
Forventet forberedelse
Læringsbegivenheder, der skal fuldføres før
Obligatorisk for studerende
Valgfrit for studerende
Referencer og baggrund for studerende
Anbefalet til lærerne
Ingen.
Undervisningsmaterialer
Instruktioner til lærerne
Tilskynde de studerende til at deltage i diskussioner. Lede og vejlede diskussionen inden for rammerne af diskussionspunkterne. Opmuntre eleverne til at fokusere på beviserne og afbryde, hvis de taler over andre. Noter alle diskussionspunkter og del diskussionssporet i slutningen af klassen. Kom med afgørende bemærkninger til diskussionen med eventuelle åbne spørgsmål og udfordringer.
Omrids
| Varighed (min) | Beskrivelse |
|---|---|
| 5 | Problemdefinition |
| 25 | Eksempler på Modeldrift, Typer af Model Drift |
| 15 | Diskussion om Normativity, Anvendelse af tillidsrammer for AI/ML-modeller |
| 5 | Resumé af diskussionen om Model Drift og Normativity og åbne spørgsmål |
Anerkendelser
Programmet Human-Centered AI Masters blev samfinansieret af Connecting Europe-faciliteten i Den Europæiske Union under tilskud CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.