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画像認識,自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で,ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や,分布外データへの考慮といった問題に,どのように対処したらよいのでしょうか.本書では,AI,特に機械学習のリスクマネジメントについて,ソフトウェアやAI倫理との関係を含めて解説しています.AIがもたらす新しいリスク,ITリスクへの取組み,ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴,リスク低減の考え方を解説し,技術的な方法,適切な規制,ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて,AIが抱える問題の解決にアプローチします.
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出版社からのコメント
画像認識,自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で,ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や,分布外データへの考慮といった問題に,どのように対処したらよいのでしょうか.本書では,AI,特に機械学習のリスクマネジメントについて,ソフトウェアやAI倫理との関係を含めて解説しています.AIがもたらす新しいリスク,ITリスクへの取組み,ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴,リスク低減の考え方を解説し,技術的な方法,適切な規制,ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて,AIが抱える問題の解決にアプローチします.