Informații administrative
| Titlu | Încredere, Normativitate și Model Drift |
| Durată | 60 |
| Modulul | C |
| Tipul lecției | Sesiune interactivă |
| Focalizare | Tehnică – Viitoarea IA |
| Subiect | Probleme și provocări deschise |
Cuvinte cheie
Încredere, derivă model, Normativitate,
Obiective de învățare
- Aplicarea cadrelor de încredere la mai multe studii de caz AI/ML
- Propune indicatori de încredere pentru a exemplifica studii de caz și o legătură cu cadrul de încredere al UE
- Discutarea normativității digitale în contextul unor exemple de studii de caz
- Identificați și modelați potențialul de drift în exemple de studii de caz și propuneți indicatori și soluții pentru a restabili încrederea modelului
Pregătirea preconizată
Evenimente de învățare care urmează să fie finalizate înainte
Obligatoriu pentru studenți
Opțional pentru studenți
Referințe și context pentru studenți
Recomandat pentru profesori
Nici unul.
Materiale de lecție
Instrucțiuni pentru profesori
Încurajați elevii să se angajeze în discuții. Să conducă și să orienteze discuția în cadrul punctelor de dezbatere. Încurajați elevii să se concentreze asupra dovezilor și să întrerupă dacă vorbesc despre alții. Notați toate punctele de discuție și împărtășiți traseul discuției la sfârșitul clasei. Prezentarea observațiilor concludente ale discuției cu posibile întrebări și provocări deschise.
Contur
| Durată (min) | Descriere |
|---|---|
| 5 | Definirea problemei |
| 25 | Exemple de derivă model, Tipuri de model Drift |
| 15 | Discuții despre Normativitate, Aplicarea cadrelor de încredere la modelele AI/ML |
| 5 | Rezumatul discuției privind modelul de drift și normalitate și întrebări cu final deschis |
Confirmări
Programul de masterat AI centrat pe om a fost cofinantat de Mecanismul pentru interconectarea Europei al Uniunii Europene sub Grantul CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.