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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
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楊玉奇

IC應用與市場雲端運算、資安技術與應用數位永續與智慧生活應用商機

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

NO.29

結論與建議(1/2) — NO.30

結論與建議(2/2) — NO.31

NO.32

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