人工智慧系統普遍地出現在人們的日常生活與工作之中。利用人工智慧輔助工作、提升效率、降低成本，已然成為業界重點發展的目標，其重要性程度甚至關乎國家競爭力。相較於傳統的專家系統主要由規則構成，新興的人工智慧系統龐大且複雜，難以簡單地轉化為人類容易理解之規則。因此人工智慧系統的導入常衍生出信賴、社會、或是資料隱私等重要的議題。本課程由數名來自學／業界的專家帶領大家了解人工智慧系統的信賴問題，包含本系陳維超客座教授、洪士灝教授、美國紐約州立大學Albany分校張明清副教授、英業達許之凡博士、華盛頓州立大學劉峰豪副教授。課程內容將著重於學／業界當前在發展與應用人工智慧系統所須面對的信賴議題，帶領修課同學一起動腦動手來研究可能的解決方案。
本課程概分為兩階段，第一階段傳授可信賴之人工智慧系統相關的主題知識，第二階段則以專題討論的方式進行，將請修課學生自主提出與可信賴之人工智慧系統相關之研究議題、研擬解決方法、並設計實驗來評估解決方法的效果。教授將於第二階段期間根據每位學生探索議題給予指導與建議。

以下列出各單元主題涵蓋的知識技能：
1. Overview
- AI Overview
- What and Why We Need Trustworthy AI
2. Trustworthy AI
- Vulnerability of AI
- Security Threats
- Attacks
- Data
- Data Privacy
- Data-centric Concept
- Reliable AI
- Model Adaptation
- Interpretability
- Visualization
- Ethics of AI
- Fairness
- Ethics and Social Impact
- Efficient AI
- Data Efficiency
- Model Efficiency
- Secure AI
- Fully Homomorphic Encryption
- Multi-Party Computation
3. Project
- Project Proposal
- Progress report
- Final Presentation