A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és az adatelemzés eredményei egyre elterjedtebben
használtak szolgáltatásként, beépített módon komplex, mindennapi célokat megvalósító informatikai
rendszerekben. Ezen informatikai rendszerek üzembiztonsága azonban jelenleg gyakran nem megoldott,
mivel helyes működésükre tipikusan nincs garancia, fejlesztési/tesztelési módszereik nem ismertek,
robusztus működésük nem biztosított, és szándékos vagy véletlen bemeneti adathibák ellen nem
védettek. A megbízhatóság növelésére sokrétű kutatási és szabályozási aktivitás irányul, amely új etikai,
jogi, technológiai és elméleti megközelítésekhez vezetett a társadalmi szintű kockázatok kezelésére.
A tantárgy célkitűzése a megbízható adatelemzés, gépi tanulás, és mesterséges intelligencia
megközelítéseinek, fogalmainak és mérnöki gyakorlatának a bemutatása. A tantárgy áttekinti az intelligens
algoritmusok informatikai rendszerekbe történő integrálásának kérdéseit is, műszaki jellegű feladatok
adatalapú megoldásának módszereit, és ezek integrációját a fejlesztési/üzemeltetési folyamatokba.
A tantárgy bemutatja az adatelemzés és mesterséges intelligencia társadalmi szintű felhasználásának
emberközpontú megközelítését, annak etikai hátterét, jogi szabályozását, szabványokban történő
megjelenését, és jó mérnöki gyakorlatban való megjelenését. Mind az adatelemzés, mind az MI esetében
bemutatja az értelmezhetőség, a magyarázhatóság, a tesztelhetőség és az érzékenységvizsgálat
lehetőségeit és korlátait. Ismerteti az adatelemzési munkafolyamatának és egy MI szolgáltatás/termék
létrehozásának az életciklusának az átfogó formalizálását, speciálisan azok blokklánc eszközökkel
hitelesített dokumentálását és az eredmény auditálását.