حاکمیت هوش مصنوعی: استراتژی، سیاستگذاری و استقرار مسئولانه
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- اعمال چارچوبهای حاکمیت هوش مصنوعی برای اطمینان از استقرار اخلاقی، منطبق و آگاه به ریسک هوش مصنوعی در محیطهای سازمانی
- شناسایی، ارزیابی و کاهش ریسکهای انصاف، شفافیت، حریم خصوصی و امنیت در طول چرخه عمر هوش مصنوعی
- پیادهسازی ابزارها و گردشکارهای حاکمیت، شامل مستندسازی، دروازههای تایید و نظارت مداوم با watsonx.governance
- توسعه کتابچههای راهنمای سازمانی و ساختارهای گزارشدهی که پاسخگویی را به مدیران، حسابرسان و رگولاتورها نشان میدهد.
- طبقهبندی سیستمهای هوش مصنوعی بر اساس سطح ریسک و اعمال کنترلهای متناسب که الزامات قانونی و اخلاقی را برآورده میکنند.
- طراحی نظارت انسان در حلقه و گردشکارهای تشدید برای اطمینان از ایمنی و جلوگیری از تصمیمات خودکار مضر
- رهبری پذیرش حاکمیت در سطح سازمان از طریق مدیریت تغییر موثر، یکپارچهسازی سیاستها و همسوسازی ذینفعان
پیش نیازهای دوره
- هیچ تجربه قبلی در حاکمیت هوش مصنوعی مورد نیاز نیست - آموزش از مبانی آغاز میشود.
- درک اولیه از چگونگی استفاده از سیستمهای هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین در زمینههای تجاری واقعی.
- آشنایی با نقشهای سازمانی (محصول، داده، حقوقی، انطباق) مفید است اما اجباری نیست.
- علاقه به موضوعاتی مانند هوش مصنوعی مسئولانه، اخلاق، سیاستگذاری یا مدیریت ریسک عملیاتی
- کنجکاوی و تمایل به بررسی چگونگی تأثیر هوش مصنوعی بر سازمانها و جامعه
- دسترسی به یک لپتاپ/کامپیوتر رومیزی و اتصال اینترنت استاندارد
- (اختیاری) تجربه در پروژههای هوش مصنوعی سازمانی یا تحلیل داده یادگیری را ارتقا میدهد اما مورد نیاز نیست.
توضیحات دوره
این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی (AI) است.
حاکمیت هوش مصنوعی: استراتژی، سیاستگذاری و استقرار مسئولانه یک دوره گواهینامه جامع است که برای تجهیز متخصصان به دانش، ابزارها و چارچوبهای مورد نیاز جهت پیشبرد پذیرش هوش مصنوعی قابل اعتماد، اخلاقی و منطبق بر مقررات در سازمانهای مدرن طراحی شده است. با شتاب گرفتن تحول هوش مصنوعی در سازمانها، نیاز به حاکمیت شفاف، مدیریت ریسک قوی و همسویی نظارتی هرگز تا این حد ضروری نبوده است. این دوره به فراگیران قدرت میدهد تا با اطمینان سیستمهای هوش مصنوعی مسئولانه را طراحی، مستقر و نظارت کنند که از کاربران محافظت کرده، ارزشها را حفظ نموده و تأثیر تجاری پایدار ارائه میدهند.
فراگیران درک عملی و استراتژیک از چارچوبهای حاکمیت هوش مصنوعی، شامل طبقهبندی ریسک، اجرای سیاست، شفافیت مدل، تست انصاف، توضیحپذیری و کنترلهای عملیاتی را توسعه خواهند داد. آنها خواهند آموخت که چگونه کیفیت داده، تبار داده و یادگیری ماشین حافظ حریم خصوصی شکلدهنده یکپارچگی و امنیت نتایج هوش مصنوعی هستند. از طریق آزمایشگاههای عملی با استفاده از IBM watsonx.governance، شرکتکنندگان تجربه دنیای واقعی در خودکارسازی انطباق، نظارت و پاسخگویی در کل چرخه حیات هوش مصنوعی از طراحی و توسعه تا استقرار، حسابرسی و از رده خارج کردن را به دست میآورند.
تمرکز کلیدی این دوره همسوسازی حاکمیت هوش مصنوعی با مقررات جهانی و بهترین شیوهها، مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، GDPR، چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST و استانداردهای ISO/IEC 42001 است. فراگیران چگونگی برآورده کردن الزامات سختگیرانه برای شفافیت، حریم خصوصی، کاهش سوگیری، واکنش به حادثه و نظارت انسانی را بررسی خواهند کرد تا اطمینان حاصل شود که سیستمهای هوش مصنوعی پرخطر بهطور ایمن و قانونی عمل میکنند. در کنار انطباق، این دوره بر نقش استراتژیک حاکمیت در امکانپذیر ساختن نوآوری مسئولانه تأکید میکند و نشان میدهد که چگونه هوش مصنوعی اخلاقی به منبع مزیت رقابتی تبدیل میشود، نه مانعی برای پیشرفت
شرکتکنندگان بر ابزارهای مستندسازی مدل از جمله کارتهای مدل، دیتاشیتها و لاگهای ریسک مسلط خواهند شد تا اطمینان حاصل کنند تصمیمات قابل ردیابی، قابل بازبینی و آماده حسابرسی هستند. آنها مهارتهایی در نظارت مداوم، تشخیص انحراف، افت عملکرد و تهدیدات امنیتی برای حفظ اعتماد کاربر در طول عمر سیستم در محیط تولید کسب خواهند کرد. از طریق مواجهه با تیم قرمز، تست خصمانه و گردشکارهای تشدید اخلاقی، فراگیران یک دفاع یکپارچه و پیشگیرانه در برابر سوءاستفاده از هوش مصنوعی و آسیبهای ناخواسته ایجاد میکنند.
در نهایت، این دوره فراگیران را برای رهبری پذیرش حاکمیت هوش مصنوعی در سطح سازمان، شامل مدیریت تغییر، سیستمهای آموزشی و مدلهای عملیاتی سازمانی آماده میکند. دانشجویان کتابچه راهنمای حاکمیت هوش مصنوعی و نقشه راه استقرار مسئولانه خود را تولید خواهند کرد که میتواند بلافاصله در محل کارشان پیادهسازی شود. آنها همچنین یاد خواهند گرفت که چگونه وضعیت ریسک هوش مصنوعی و نتایج حاکمیت را بهطور موثر به مدیران اجرایی، هیئت مدیره و رگولاتورها گزارش دهند و شواهد انطباق را به ارتباطات اعتمادساز تبدیل کنند.
تا پایان این برنامه، فراگیران اعتماد به نفس و توانایی لازم برای دفاع از هوش مصنوعی مسئولانه، اعمال سیاستهای حاکمیت قوی، تسریع آمادگی انطباق و مقیاسدهی ایمن نوآوری هوش مصنوعی در سراسر سازمان را خواهند داشت. چه در رهبری محصول، علم داده، امنیت، انطباق یا عملیات باشید، این گواهینامه شما را به عنوان یک متخصص پیشرو در طراحی و استقرار سیستمهای هوش مصنوعی اخلاقی، امن و پاسخگو تثبیت میکند.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مدیران محصول و رهبران کسبوکار که ابتکارات مجهز به هوش مصنوعی را هدایت میکنند.
- متخصصان انطباق، حقوقی و مدیریت ریسک که خود را با مقررات جدید هوش مصنوعی تطبیق میدهند.
- متخصصان داده و هوش مصنوعی که باید تصمیمات فنی را با حاکمیت مسئولانه همسو کنند.
- تیمهای فناوری اطلاعات، امنیت و عملیات که استقرار ایمن و قابل اعتماد مدل را تضمین میکنند.
- مدیران اجرایی و مدیران برنامه که استراتژیها و سیاستهای هوش مصنوعی سازمانی را ایجاد میکنند.
- هر کسی که به دنبال پیشرفت شغلی خود با تسلط به شیوههای هوش مصنوعی مسئولانه و قابل اعتماد است.
حاکمیت هوش مصنوعی: استراتژی، سیاستگذاری و استقرار مسئولانه
-
حاکمیت هوش مصنوعی چیست؟ 03:23
-
چرا حاکمیت مهم است: ریسکها، اعتماد و پاسخگویی 03:18
-
چرخه عمر هوش مصنوعی: نقاط تماس حاکمیت 03:03
-
انواع سیستمهای هوش مصنوعی و پروفایلهای ریسک 03:29
-
ذینفعان و مسئولیتها در حاکمیت 02:49
-
انصاف، شفافیت و توضیحپذیری 03:30
-
خودمختاری انسان در مقابل اتوماسیون 03:39
-
اخلاق در طراحی: ادغام ارزشها در سیستمها 03:12
-
پیشگیری از آسیب: ایمنی، سوءاستفاده و تأثیرات اجتماعی 03:27
-
چارچوبهای تشخیص و کاهش سوگیری 03:07
-
نظارت انسان در حلقه و مسئولانه 03:31
-
قانون AI Act، فریمورک NIST AI RMF ،OECD و قوانین مبتنی بر بخش 03:56
-
رویکردهای منطقهای: ایالات متحده، اتحادیه اروپا، چین، بریتانیا، سنگاپور 03:28
-
الزامات انطباق و حسابرسی 03:22
-
مقررات حریم خصوصی (GDPR ،CCPA ،LGPD) 03:41
-
سازمانهای استاندارد (ISO/IEC ،IEEE) 03:54
-
مدلهای عملیاتی حاکمیت هوش مصنوعی 03:17
-
ماتریس RACI: هیئت مدیره، CAIO، حقوقی، مهندسی، امنیت 02:58
-
کارتهای مدل، دیتاشیتها و لاگهای ریسک 03:23
-
کمیتههای حاکمیت و هیئتهای تایید 03:06
-
ریسک فروشنده برای سیستمهای هوش مصنوعی شخص ثالث 03:31
-
کیفیت داده، تبار و منشاء 03:10
-
کنترلهای دسترسی، محرمانگی و Zero Trust 03:31
-
برچسبگذاری داده و پیشگیری از سمیت 03:09
-
یادگیری ماشین حافظ حریم خصوصی و دادههای مصنوعی 03:18
-
نظارت بر انحراف داده و دنبالههای حسابرسی 03:16
-
رتبهبندی ریسک و طبقهبندی سیستمهای هوش مصنوعی 03:19
-
تست خصمانه و ML امن 03:15
-
تکنیکهای توضیحپذیری و تفسیرپذیری 03:31
-
تیم قرمز هوش مصنوعی: تست استرس و سناریوهای سوءاستفاده 03:26
-
واکنش به حادثه و تشدید اخلاقی 03:35
-
ادغام MLOps و حاکمیت مدل 03:35
-
شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) اخلاقی در مقابل تجاری 03:17
-
نظارت + حلقههای تشدید انسانی 03:22
-
چکلیستهای استقرار و گردشکارهای تایید 03:07
-
استانداردهای مستندسازی و گزارشدهی 03:28
-
غروب و از رده خارج کردن هوش مصنوعی 03:04
-
مروری بر watsonx.governance: بافت حاکمیت هوش مصنوعی 03:37
-
خودکارسازی حاکمیت در چرخه حیات مدل 03:12
-
نظارت بر سوگیری و عملکرد در محیط تولید 03:22
-
موجودی مدل و اجرای سیاست 03:17
-
داشبوردهای حاکمیت، هشدارها و گزارشدهی انطباق 03:31
-
یکپارچهسازیها: watsonx.ai + watsonx.data + مدلهای شخص ثالث 03:31
-
کتابچههای راهنمای حاکمیت هوش مصنوعی و نقشههای راه 03:20
-
انجام حسابرسیهای ریسک هوش مصنوعی 03:18
-
گزارشدهی به مدیران اجرایی و رگولاتورها 03:36
-
مدلهای بلوغ قابلیت هوش مصنوعی 03:37
-
راهاندازی سازمانی و مدیریت تغییر 03:34
مشخصات آموزش
حاکمیت هوش مصنوعی: استراتژی، سیاستگذاری و استقرار مسئولانه
- تاریخ به روز رسانی: 1404/10/04
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:48
- مدت زمان :02:45:56
- حجم :1.08GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy