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        眺望2020系列|掌握Trustable AI發展趨勢與大廠技術布局
        The Development Trend of Trustable AI and the Technical Layout of Leading Companies
        • 2019/10/23
        • 1171
        • 136

        簡報大綱

           數據分析是AI邊緣計算系統的運作基礎,然AI資料學習過程和黑箱般的演算法,使得AI決策不易受用戶信任,同時近來假新聞氾濫也讓資料真偽辨識成為關注議題。本次活動亦將聚焦AI資料學習過程面臨的障礙,如黑箱演算法、資料真偽辨識、資料保護等,並分享國際產業針對?可信任之AI」提出之技術解決方案趨勢。

        【簡報大綱】

        • Trustable AI發展現況
          • 國際政策
          • 顧問觀點
          • 大廠動態
          • 小結
        • AI信任度建立相關技術
          • 切入角度與效益
          • 透明性-可解釋AI
          • 公平性-無偏見AI
          • 穩健性-低風險AI
        • 結論與建議
           

        簡報內容

        掌握Trustable AI發展趨勢與大廠布局
        NO.1
        簡報大綱
        NO.2
        GDPR引發AI是否Trustable的法規探討
        NO.3
        國際Trustable AI政策強調監督與問責
        NO.4
        簡報大綱
        NO.5
        國際科管顧問關注AI如何連結企業決策責任
        NO.6
        AI社群專家透過用戶參與建立信任基礎
        NO.7
        簡報大綱
        NO.8
        科技大廠共組合作聯盟研究AI信任行為準則
        NO.9
        根據不同AI信任議題發展技術工具
        NO.10
        簡報大綱
        NO.11
        透明、公平、穩健為Trustable AI核心概念
        NO.12
        Trustable AI相關技術成熟尚需5至10年
        NO.13
        簡報大綱
        NO.14
        全球約六成企業已認知對Trustable AI有需求
        NO.15
        從演算法、資料與安全性著手布建技術工具
        NO.16
        簡報大綱
        NO.17
        實現可解釋AI從克服演算法黑箱機制著手
        NO.18
        演算法可視化技術仍在發展初期階段
        NO.19
        簡報大綱
        NO.20
        AI分析偏見主要來自於假資訊
        NO.21
        NLP為人工智慧辨識假資訊主要技術
        NO.22
        人工智慧辨識假資訊主要工具
        NO.23
        使用人工智慧解決方案辨識假資訊案例
        NO.24
        簡報大綱
        NO.25
        降低AI風險須在完整策略下布建資料保護技術
        NO.26
        科技大廠自行研發去識別化與加密技術
        NO.27
        科技大廠近五年陸續併購與投資資安新創公司
        NO.28
        小結
        NO.29
        結論與建議(1/2)
        NO.30
        結論與建議(2/2)
        NO.31
        謝謝
        NO.32

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