Аннотация:Под системами Искусственного интеллекта в данной работе понимаются системы машинного обучения. Именно системы машинного обучения (глубокого обучения) являются, на сегодняшний день, основными примерами использования Искусственного интеллекта в самых разнообразных областях. С практической точки зрения, можно говорить о том, что машинное обучение является синонимом понятия Искусственный интеллект. При этом системы машинного обучения, по своей природе, зависят от данных, на которых они обучаются и, принципиально, выдают недетерминированные результаты. Доверенные платформы, в соответствии со своим названием, представляют собой набор инструментов, призванных повысить доверие (уверенность пользователя) к результатам работы моделей машинного обучения. Применение систем машинного обучения в так называемых критических областях (авионика, автоматическое вождение и т.п.) требует гарантий работоспособности программного обеспечения, что подтверждается процедурой (процессом) сертификации. А под аудитом понимается идентификация возможных проблем с работоспособностью и безопасностью систем машинного обучения.