1.AIとは何か
- 解決したい課題
- 現在の問題の例
- AIの定義
2.AIリスクとは何か
- トラストとはなにか?
- AIリスクとはなにか?
- AIリスクの例:タクソノミー
- AIリスクの例:レポジトリ
- AIリスクの例:組織に関連するもの
3.アルゴリズムを理解する
-歴史と分類
-教師あり学習
-ニューラルネットワークと機械学習
-深層学習
-畳み込みニューラルネットワーク
-AIを騙す (敵対的学習)
-機械の「理解」
-信頼できる AI、倫理的なAI
-強化学習
-自然言語処理 (NLP)
4.AIガバナンスの方法
-概要
-参考にすべきこと
-リスク管理プログラムの目的
-チェックリスト
-ポリシーやプロセスの例
-管理策の例
5.AIをめぐる法規制
-世界の規制の現状
-ISO 42001
-NIST AI
-日本 (AI活用推進法)
-EU AI Act