حاکمیت هوش مصنوعی - اصول حاکمیت هوش مصنوعی
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک اصول کلیدی و ساختار حاکمیت هوش مصنوعی
- شناسایی و مدیریت ریسکهای اخلاقی، قانونی و عملیاتی هوش مصنوعی
- اعمال چارچوبهایی مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و GDPR در موارد واقعی
- تعریف نقشها، سیاستها و مسئولیتها برای نظارت بر هوش مصنوعی
- پیادهسازی کنترلهایی برای شفافیت و پاسخگویی
- استفاده از قالبها و چکلیستها برای اطمینان از پیگیری و انطباق
- ارزیابی یوزکیسهای هوش مصنوعی در امور مالی، مراقبتهای بهداشتی و حاکمیت
- توسعه یک ذهنیت مسئولانه، شفاف و منطبق درباره هوش مصنوعی
پیشظ نیازهای دوره
- نیازی به پیشینه فنی نیست.
- دانش اولیه از حاکمیت داده یا فناوری مفید است اما الزامی نیست.
- مناسب برای حرفهایهایی که به پذیرش هوش مصنوعی مسئول کنجکاوند.
توضیحات دوره
هر صنعتی به دلیل هوش مصنوعی در حال تغییر است، اما حتی پیشرفتهترین سیستمها نیز میتوانند ریسکهای عملیاتی، اخلاقی و قانونی قابل توجهی را به همراه داشته باشند اگر به طور مناسب حاکم نشوند.
این دوره کاربردی و مفید «حاکمیت هوش مصنوعی - اصول حاکمیت هوش مصنوعی» به شما میآموزد که چگونه هوش مصنوعی را به طور مسئولانه مدیریت کنید و تضمینکننده شفافیت، پایبندی و اعتماد در تمام مراحل چرخه عمر هوش مصنوعی باشید.
عناصر اصلی حاکمیت هوش مصنوعی در این دوره پوشش داده خواهند شد که شامل مدیریت ریسک، مستندات، نقشهای سازمانی، اصول اخلاقی و چارچوبهای قانونی مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و GDPR خواهد بود. مثالهای واقعی، قالبهاو چکلیستهای سازماندهی شده نیز به شما آموزش میدهند که چگونه این ایدهها را به عمل تبدیل کنید.
این دوره نیازی به این ندارد که شما دانشمند داده یا وکیل باشید. درسها ساده، مفید و برای کمک به حرفهایها در بخشهای عمومی، قانونی، کسبوکار و IT برای پیادهسازی هوش مصنوعی به طور موثر و مسئولانه هستند.
در پایان دوره، شما قادر خواهید بود:
- ریسکهای اخلاقی و انطباقی در سیستمهای هوش مصنوعی را تعیین کرده و کاهش دهید.
- چارچوبها و سیاستهای داخلی برای مسئولیتپذیری ایجاد کنید.
- اطمینان حاصل کنید که داده و مدلها شفاف و قابل پیگیری هستند.
- نوآوری را با الزامات اخلاقی و قانونی سازگار کنید.
- این دوره شما را با مهارتها و اطلاعات لازم برای ایجاد هوش مصنوعی که مردم به آن اعتماد کنند، مجهز خواهد کرد.
با ما همراه شوید و اولین قدم را به سوی آیندهای بردارید که در آن هوش مصنوعی نه تنها قوی باشد بلکه همچنین پاسخگو، منصف و قابل توضیح باشد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- متخصصان داده، هوش مصنوعی و تحلیل که از شیوههای هوش مصنوعی مسئول استفاده میکنند.
- افسران انطباق، امور قانونی و ریسک که در حاکمیت هوش مصنوعی مشارکت دارند.
- رهبران کسبوکار که پروژهها و نوآوریهای بر پایه هوش مصنوعی را مدیریت میکنند.
- مشاوران و توصیهکنندگان در زمینه اخلاق دیجیتال و قوانین هوش مصنوعی
- تیمهای حاکمیت IT و داده که نظارت بر هوش مصنوعی را یکپارچه میکنند.
- حرفهایهای بخش عمومی که سیستمهای الگوریتمی را مدیریت میکنند.
- دانشجویان یا محققانی که در حال بررسی اخلاق و انطباق هوش مصنوعی هستند.
- کسی که به دنبال تعادل بین نوآوری و مسئولیتپذیری در هوش مصنوعی است.
حاکمیت هوش مصنوعی - اصول حاکمیت هوش مصنوعی
-
چه مواردی را میتوانیم به عنوان هوش مصنوعی در نظر بگیریم؟ 02:38
-
حاکمیت هوش مصنوعی به چه معناست؟ 02:34
-
Generative AI در برابر هوش مصنوعی کلاسیک 03:07
-
نقش هوش مصنوعی در کسبوکار و عملیاتها 02:41
-
هوش مصنوعی در عملیاتهای واقعی و چرا با دیگر سیستمها متفاوت است؟ 02:44
-
نکته عملی - همه هوش مصنوعیها به همان سطح حاکمیت نیاز ندارند 02:01
-
طراحی مسئولانه از فاز اولیه 03:03
-
توسعه و اعتبارسنجی فنی و اخلاقی 03:05
-
استقرار کنترل شده و نظارت مداوم 02:52
-
نگهداری مدل، بروزرسانی و از رده خارج کردن 02:55
-
کنترلها و نقاط اعتبارسنجی در طول چرخه عمر 03:14
-
نکته عملی - تعریف چکپوینتهای اجباری بین فازها 02:25
-
منابع داده و مجوزها برای مجموعه دادههای آموزش 02:57
-
سوگیری در داده و تکنیکهای کاهش آن 03:41
-
توافق، حفاظت از داده و قابلیت ردیابی 03:26
-
اعتبارسنجی مدل و نظارت از طریق کیفیت داده 02:58
-
نکته عملی - نیاز به توجیه مستندات برای تمام مجموعه دادههای آموزش 02:45
-
ریسکهای امنیتی و کنترل عملیاتی 03:19
-
ریسکهای اخلاقی، اجتماعی و قانونی 03:16
-
تبعیض الگوریتمی و فقدان شفافیت 02:50
-
ریسکهای شهرت و انطباق قانونی 03:10
-
استراتژیهایی برای شناسایی و مدیریت سوگیری 03:20
-
نکته عملی - تعریف معیارهای اخلاقی ساده و عمل به آنها از ابتدا 03:23
-
قوانین موجود که بر هوش مصنوعی تأثیر میگذارند (مانند GDPR) 03:39
-
قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا - دستهبندیهای ریسک و الزامات 03:43
-
قوانین در ایالات متحده - رویکرد غیرمتمرکز 03:26
-
قوانین در چین - الزامات فنی و کنترل دولتی 03:18
-
چگونه بدون محدود کردن نوآوری، انطباق را حفظ کنیم؟ 03:02
-
نکته عملی - مستندسازی صحیح اولین قدم به سوی انطباق است 02:39
-
نقشهای کلیدی در حاکمیت هوش مصنوعی - افسر هوش مصنوعی، IT، کسبوکار و افسر حقوقی 03:14
-
یکپارچهسازی با ساختارهای حاکمیت داده و IT موجود 03:17
-
ذینفعان اصلی داخلی - DPO، امنیت سایبری، ESG، انطباق و تدارکات 03:47
-
جریانهای تصمیمگیری، تعارضات و هماهنگی متقابل عملکردی 03:50
-
نکته عملی - تشویق به بررسیهای متقابل - مدلهای هوش مصنوعی فقط فنی نیستند 02:57
-
چگونه سیاستها، الزامات و راهنماهای داخلی هوش مصنوعی را تدوین کنیم؟ 03:35
-
کنترل نسخه، سوابق و تصمیمات توجیه شده 03:13
-
استفاده از قالبها، سوابق حداقلی و چکلیستهای عملیاتی 03:17
-
نکته عملی - استفاده از قالبهای استاندارد برای کاهش وابستگی به کارشناسان خارجی 02:36
-
بخش مالی - هوش مصنوعی در امتیازدهی و انطباق قانونی 03:23
-
بخش مراقبتهای بهداشتی - شفافیت و ایمنی در مدلهای تشخیصی 03:25
-
Generative AI - کنترل محتوا، ریسکهای قانونی و شهرت 03:52
-
بخش عمومی - شفافیت و پیگیری الگوریتمی در تصمیمات خودکار 04:05
مشخصات آموزش
حاکمیت هوش مصنوعی - اصول حاکمیت هوش مصنوعی
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:42
- مدت زمان :02:12:42
- حجم :935.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy