Administratívne informácie
| Názov | Dôvera, normativity a model Drift |
| Trvanie | 60 |
| Modul | C |
| Druh lekcie | Interaktívna schôdza |
| Zameranie | Technická – Budúca umelá inteligencia |
| Téma | Otvorené problémy a výzvy |
Kľúčové slová
Dôvera, Model drift, Normativity,
Vzdelávacie ciele
- Uplatňovať rámce dôvery na niekoľko prípadových štúdií umelej inteligencie/ML
- Navrhnúť metriky dôvery ako príklad prípadových štúdií a odkaz na rámec dôvery EÚ
- Diskutujte o digitálnej normatívnosti v kontexte príkladných prípadových štúdií
- Identifikovať a modelovať potenciál Drift v príkladných prípadových štúdiách a navrhnúť metriky driftu a riešenia na posilnenie dôvery modelu
Očakávaná príprava
Naučte sa udalosti, ktoré treba dokončiť predtým
Povinné pre študentov
Voliteľné pre študentov
Referencie a zázemie pre študentov
Odporúčané pre učiteľov
Žiadne.
Učebné materiály
Pokyny pre učiteľov
Povzbudzujte študentov, aby sa zapojili do diskusií. Viesť a usmerniť diskusiu v rámci diskusných bodov. Povzbudzujte študentov, aby sa sústredili na dôkazy a prerušili, ak hovoria o druhých. Zaznamenajte si všetky body diskusie a podeľte sa o diskusiu na konci triedy. Presvedčivé poznámky k diskusii s možnými otvorenými otázkami a výzvami.
Obrysy
| Trvanie (min) | Popis |
|---|---|
| 5 | Definícia problému |
| 25 | Príklady Model drift, Typy Model Drift |
| 15 | Diskusia o normativity, aplikovanie rámcov dôvery na modely umelej inteligencie/ML |
| 5 | Zhrnutie diskusie o modeli Drift a normativity a otvorených otázkach |
Uznania
Program Masters umelej inteligencie zameraný na človeka bol spolufinancovaný z Nástroja Európskej únie na prepájanie Európy v rámci grantu CEF-TC-2020 – 1 Digitálne zručnosti 2020-EU-IA-0068.