Mastering AI Governance : A Guide to Building Trustworthy and Transparent AI Systems

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Mastering AI Governance : A Guide to Building Trustworthy and Transparent AI Systems

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  • 製本 Hardcover:ハードカバー版/ページ数 104 p.
  • 言語 ENG
  • 商品コード 9783031936807

Full Description

This book takes you deep into the heart of the challenges and opportunities presented by the rapid evolution of Artificial Intelligence (AI) technologies. This groundbreaking book highlights the critical need for ethical, transparent, and accountable AI systems in an era of transformative innovation. Through a comprehensive exploration of real-world cases, forward-thinking strategies, and emerging governance frameworks, this book equips readers to navigate the complexities of AI governance. From addressing bias and fairness in AI systems to mitigating risks like deepfake manipulation and data privacy violations, it offers actionable insights for policymakers, technologists, and organizations committed to fostering trust and societal benefit in AI applications.

The Black Box Dilemma — Unraveling the Governance of Artificial Intelligence dives into a future where innovation thrives under the guiding principles of ethics, inclusivity, and governance excellence. Whether you are a business leader, technologist, academic, or tech-savvy AI enthusiast, this book delivers the tools and knowledge necessary to responsibly harness AI's potential.

Contents

Foreword.- Introduction.- Navigating the AI Frontier: Emerging Trends and Governance Implications.- How to Evaluate GenAI Models: Unlocking Their Potential for Your Unique Tasks.- Taming AI Hallucinations: Innovations in Retrieval-Augmented Generation and Evaluation.- Invisible Exposure: The Privacy Risks of AI Models.- Unmasking Deepfakes: Navigating Challenges and Solutions in the Age of AI-Driven Manipulation.- Unmasking the Security Risks of Generative AI: Threats and Strategies for Defense.- Unmasking Model Bias: Building Fair, Reliable, and Trustworthy Models.- Unveiling the Black Box: Enhancing AI/ML Model Explainability for Transparency and Trust.- Model Monitoring: Lessons from Recent Failures.- Navigating Change Management: Lessons and Best Practices for Managing AI/GenAI Models in a Dynamic Landscape.- AI Governance: Preparing for the Rise of Agentic AI.- Epilogue.

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