강의계획서
| 교과목코드 | DU262002 | 교과목명 | 신뢰 가능한 인공지능 |
|---|---|---|---|
| 강의학과 | 인공지능학과 | 교수 | 홍대영 |
| 교수소속 | 융합소프트웨어학부 데이터사이언스전공 | 이수학년 | |
| 과목구분 | 과정구분 | 석·박사공통 | |
| 이메일 | dyhong@mju.ac.kr | 전화번호 |
| 주차 | 주제 |
|---|---|
| 1주차 | Introduction |
| 2주차 | Differential Privacy |
| 3주차 | Privacy-Preserving AI with Differential Privacy (1) |
| 4주차 | Privacy-Preserving AI with Differential Privacy (2) |
| 5주차 | Uncertainty Quantification and Confidence Calibration |
| 6주차 | Explainable and Interpretable Artificial Intelligence |
| 7주차 | Fairness, Bias, and Non-Discrimination in AI |
| 8주차 | Midterm |
| 9주차 | Robustness to Noise and Distribution Shifts |
| 10주차 | Adversarial Robustness and Secure Machine Learning |
| 11주차 | TBD |
| 12주차 | TBD |
| 13주차 | TBD |
| 14주차 | TBD |
| 15주차 | TBD |
| 16주차 |