偏见在人工智能系统中可能以多种形式出现。例如，当一个人工智能系统从数据中学习模式时，它可能无意中采纳了针对某些群体的现有社会偏见。在BSI，我们开发了一门全面的课程，深入探讨了基于ISO/IEC 24027:2021标准的人工智能系统中偏见和公平性的关键议题。本课程探讨了在人工智能技术发展中注重伦理和公平的重要性。
本课程的目的是为您提供技术工具，以确保您的人工智能系统无偏见，即其决策过程对所有潜在的社会群体都是伦理和公平的。
我们的目标是让您了解ISO/IEC 24027:2021的主要技术概念，通过探索可以用来评估偏见的测量技术和方法，最终目标是减缓与偏见相关的漏洞。需要注意的是，包括数据收集、训练、持续学习、设计、测试、评估和监视在内的人工智能系统生命周期的所有阶段，都属于本标准的范围。
本课程有助于加强识别各种偏见来源的重要性，并理解这些偏见对人工智能系统的发展和部署可能产生的影响。
我们的目标是让您了解偏见问题可能产生的不同情境，通过提供偏见问题的示例，并给出可能的策略，以检测（并可能解决）这类问题。
课程对象
• 人工智能经理
• 数据管理经理
课程亮点
• 你可以在适合自己的时间学习，从任何支持互联网的设备上24/7访问该课程。
• 课程内容既详细又引人入胜，其中的解释、课程活动和知识检查可提高您的学习效果。
• 赋能升级，讲师课后交流服务
• 教辅升值 课件授权下载（在第一模块的资源中进行下载）
课程收益
完成本课程后，您将能够：
• 识别和检测人工智能系统中的不良偏见。
• 应用测量技术和方法来评估偏见和公平性。
• 减缓与偏见相关的脆弱性。
• 在人工智能系统的整个生命周期（设计、开发、验证与确认、部署）中控制和处理不良偏见。
