Interactive Session: Trust, Normativity and Model Drift

Interactive Session: Trust, Normativity and Model Drift

Administrative information


Title

Trust, Normativity and Model Drift
Duration 60
Module C
Lesson Type Lecture
Focus Technical - Future AI
Topic Open Problems and Challenges  

 

Keywords


Trust, Model drift, Normativity,

 

Learning Goals


  • Apply trust frameworks to several AI/ML example case studies
  • Propose trust metrics to example case studies and link to EU Trust framework
  • Discuss digital normativity in the context of example case studies
  • Identify and Model Drift potential in example case studies and propose drift metrics and solutions to re-enforce model trust

 

Lesson materials



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

 

Instructions for Teachers


Instigate the students to engage in discussions. Lead and guide the discussion within the scope of the discussion points. Encourage students to focus on the evidence and interrupt if they are speaking over others. Keep a note of all the discussion points and share the discussion trail at the end of class. Provide conclusive remarks of the discussion with possible open questions and challenges.

 

Outline


Duration (min) Description
5 Problem Definition
25 Examples of Model drift, Types of Model Drift
15 Discussion around Normativity, Applying trust frameworks to AI/ML models
5 Summary of discussion on Model Drift and Normativity and open ended Questions

 

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 Interactive Session: Trust, Normativity and Model Drift is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

Laatst gewijzigd
2024-02-14 22:47:42
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: Trust, Normativity and Model Drift

https://maken.wikiwijs.nl/202206/Lecture__Trust__Normativity_and_Model_Drift

Downloaden

Het volledige arrangement is in de onderstaande formaten te downloaden.

Metadata

LTI

Leeromgevingen die gebruik maken van LTI kunnen Wikiwijs arrangementen en toetsen afspelen en resultaten terugkoppelen. Hiervoor moet de leeromgeving wel bij Wikiwijs aangemeld zijn. Wil je gebruik maken van de LTI koppeling? Meld je aan via info@wikiwijs.nl met het verzoek om een LTI koppeling aan te gaan.

Maak je al gebruik van LTI? Gebruik dan de onderstaande Launch URL’s.

Arrangement

IMSCC package

Wil je de Launch URL’s niet los kopiëren, maar in één keer downloaden? Download dan de IMSCC package.

Meer informatie voor ontwikkelaars

Wikiwijs lesmateriaal kan worden gebruikt in een externe leeromgeving. Er kunnen koppelingen worden gemaakt en het lesmateriaal kan op verschillende manieren worden geëxporteerd. Meer informatie hierover kun je vinden op onze Developers Wiki.

close
Colofon
gemaakt met Wikiwijs van kennisnet-logo
open