Lecture: Trust Models and Trust quantification

Lecture: Trust Models and Trust quantification

Administrative information

Title

 Trust Models and Trust quantification
Duration 90 min
Module C
Lesson Type Lecture
Focus Technical - Future AI
Topic Emerging Evaluations for HCAI models  

 

Keywords

Trustworthiness,Trust,

 

Learning Goals

  • Understand trust as an AI Virtue
  • Understand the Assessment List for Trustworthy AI (ALTAI)
  • Be able to conduct a self-assessment to the ALTAI list

 

Expected Preparation

Obligatory for Students

None.

Optional for Students

  • ALTAI list

References and background for students

  • Floridi, L. (2021). Establishing the rules for building trustworthy AI. Ethics, Governance, and Policies in Artificial Intelligence, 41-45.

Recommended for Teachers

 

Lesson materials


The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers

  • Introduction (10 min)
  • European Approach to AI Trust(10 min)
    • Human Agency and Oversight (15 min)
    • Technical Robustness and Safety (5 min)
    • Privacy and Data Governance (5 min)
    • Transparency (15 min)
    • Diversity, Non-Discrimination and Fairness (10 min)
    • Societal and Environmental Impact
    • Accountability

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

Colofon

Het arrangement Lecture: Trust Models and Trust quantification is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

Auteur
HCAIM Consortium
Laatst gewijzigd
2024-02-15 18:09:06
Licentie

Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

  • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
  • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
  • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

Toelichting
copy this template and fill in
Eindgebruiker
leerling/student
Moeilijkheidsgraad
gemiddeld
Studiebelasting
4 uur en 0 minuten

Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

HCAIM Consortium. (z.d.).

Acknowledgement

https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

HCAIM Consortium. (z.d.).

Lecture: Theory of Federated Learning (Profiling and Personalization)

https://maken.wikiwijs.nl/202204/Lecture__Theory_of_Federated_Learning__Profiling_and_Personalization_

close
Colofon
thumb  
gemaakt met Wikiwijs van kennisnet-logo
Lecture: Trust Models and Trust quantification
open