114年第2學期-0748 人工智慧倫理 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 課堂參與討論（含出席） | 50 | |
| 作業 | 20 | |
| 期末分組報告 | 30 | |
| 自主學習 | 10 | 加分 |
選課分析
本課程名額為 35人，已有0 人選讀，尚餘名額35人。
本課程可網路登記，目前已登記人數為 60 人，選上機率為58%
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
授課教師
甘偵蓉教育目標
此門課同時是臺灣大專院校人工智慧學程聯盟（Taiwan Artificial Intelligence College Alliance，簡稱TAICA）的主導課程，有關TAICA相關資訊請參考其網站 https://taicatw.net/。本課程旨在鼓勵學生批判性的思考AI對個人、社會與制度的影響，引導學生了解AI倫理的多元面向。課程架構分為三部分：基礎篇 (W1-W5)，建立AI倫理基本概念，包含簡介機器學習與大型語言模型的基本原理，並教導實踐倫理常用來分析相關議題或案例的批判思維工具。核心主題篇 (W6-W10)，探討AI系統的責任歸屬、演算法偏誤問題與公平性、ML與LLM的資訊安全倫理，揭示技術設計中隱含的風險與價值判斷。特定議題篇 (W11-W13)，檢視陪伴式AI應用程式、物理AI、AI助攻或威脅民主、AGI與人類生存風險等。
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：二/7,8,9
修課班級：共選修1-4,碩1,2(工學院開)
修課年級：1年級以上
選課備註：教育部補助臺灣大專院校人工智慧學程聯盟課程。碩士可修，但不列入學期學業平均成績，亦不計入畢業學分。
教師與教學助理
授課教師：甘偵蓉
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hour事先來信預約每週三第7~8節
授課大綱
授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
1.Boddington, P. (2023). AI ethics. Singapur: Springer International Publishing. [AIE]
2.Borg, J. S., Sinnott-Armstrong, W., & Conitzer, V. (2024). Moral AI: And How We Get There. Random House. [MAI]
開課紀錄
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