آموزش ارزیابی‌های هوش مصنوعی برای همه: چگونه غیرمهندسان می‌توانند با هوش انسانی سیستم‌های AI بهتری بسازند - آخرین آپدیت

دانلود AI Evaluations for Everyone: How Non-Engineers Can Build Better AI Systems with Humane Intelligence

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

افراد غیرمهندس می‌توانند از طریق هوش انسانی (Humane Intelligence)، سیستم‌های هوش مصنوعی بهتری طراحی کنند. در این دوره، با متدهای کاربردی و دامنه-محور برای ارزیابی سیستم‌های AI بر اساس مأموریت‌های سازمانی، ارزش‌ها و نیازهای دنیای واقعی آشنا می‌شوید. بیاموزید که چگونه ارزیابی‌های «انسان در حلقه» (human-in-the-loop) را در زمینه‌های معناداری مانند سلامت عمومی و آموزش اجرا کنید. کشف کنید که چگونه می‌توان عدم تراز (misalignment) و سوگیری‌های احتمالی در خروجی‌های AI را در مراحل اولیه چرخه توسعه شناسایی کرد. شاهد بحث‌های پویا و بررسی تمرینات واقعی باشید که مفاهیم انتزاعی هوش مصنوعی را به ارزیابی‌های ملموس تبدیل می‌کنند. چه در تیم‌های مأموریت‌محور فعالیت کنید، چه مدیریت پروژه داشته باشید و چه بخشی از عملیات سیاست‌گذاری باشید، این دوره شما را قادر می‌سازد تا تصمیماتی آگاهانه در مورد پذیرش AI بگیرید. مهارت‌هایی در طراحی تاکسونومی‌ها و هستی‌شناسی‌ها (Ontologies)، اجرای ارزیابی‌های AI و کاهش ریسک‌ها کسب کنید.

مخاطبان دوره:

  • متخصصانی که مسئول تصمیم‌گیری برای پذیرش AI هستند
  • تیم‌های مأموریت‌محور
  • سازمان‌هایی که AI را برای تأثیرات اجتماعی یا منافع عمومی مستقر می‌کنند
  • مدیران محصول
  • سرپرستان برنامه‌ها
  • تیم‌های سیاست‌گذاری
  • متخصصان محتوا یا عملیات

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • شما می‌توانید سیستم‌های AI بهتری بسازید You can build better AI systems

1. ساخت اولین ارزیابی AI شما: ردتیمینگ (Red Teaming) 1. Building Your First AI Evaluation: Red Teaming

  • چرا ارزیابی‌های AI اهمیت دارند Why AI evals are important

  • مقدمه‌ای بر مینی-پروژه (تمرین ردتیمینگ فروشگاه پیتزا) Introduction to the mini project (pizza shop red teaming exercise)

  • ردتیمینگ و سایر ارزیابی‌ها در عمل Red teaming and other evals in practice

  • کارگاه جامع ردتیمینگ AI از ابتدا تا انتها An AI red teaming workshop end-to-end

2. ارزیابی‌های بافت‌محور هوش مصنوعی 2. AI Contextual Evaluations

  • مینی-پروژه: انتخاب و توجیه استراتژی ارزیابی Mini project: Select and justify your evaluation strategy

  • نگاشت فضاهای مسئله: رویکردهای تاکسونومیک در مقابل هستی‌شناسی/گراف دانش Mapping problem spaces: Taxonomical vs. ontological/knowledge graph approaches

3. طراحی تاکسونومی‌ها و هستی‌شناسی‌ها 3. Designing Taxonomies and Ontologies

  • طیف ارزیابی: از کاملاً خودکار تا کاملاً انسانی The evaluation spectrum: From fully automated to fully human

  • تاکسونومی‌ها و هستی‌شناسی‌ها در عمل Taxonomies and ontologies in practice

  • مینی-پروژه: راه‌اندازی تاکسونومی شما Mini project: Setting up your taxonomy

4. شناسایی حالت‌های شکست AI 4. Identifying AI Failure Modes

  • گمراهی و اتکای بیش از حد Misdirection and over-reliance

  • مینی-پروژه: شناسایی ریسک‌های اولویت‌دار برای نظرات جعلی رستوران پیتزا Mini project: Identify priority risks for fake pizza restaurant reviews

  • ریسک‌های امنیتی و تقابلی Security and adversarial risks

  • سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها Bias in data and models

  • واقع‌گرایی و توهمات (Hallucinations) Factuality and hallucinations

5. اجرای ارزیابی 5. Running the Evaluation

  • بهترین روش‌های ردتیمینگ Red teaming best practices

  • مینی-پروژه: پیش‌نویس برنامه ردتیمینگ شما Mini project: Draft your red teaming plan

  • انتخاب پرامپت و طراحی سناریو (حاکمیت) Prompt selection and scenario design (governance)

  • بررسی تخصصی و برچسب‌گذاری در ردتیمینگ Expert review and annotation in red teaming

6. پروژه نهایی: از یافته‌ها تا تصمیم‌گیری 6. Final Project: From Findings to Decision

  • حالا چه کنیم؟ کار با نتایج ردتیمینگ Now what? Working with red team results

  • استراتژی‌های کاهش ریسک و نرده‌های حفاظتی (Guardrails) Mitigation strategies and guardrails

  • منابع تکمیلی و گام‌های بعدی Additional resources and next steps

  • مینی-پروژه: انتخاب بهترین مدل AI و نهایی کردن ارزیابی Mini project: Select the best AI model and finalize your evaluation

  • تحلیل و معنابخشی به داده‌های ردتیمینگ Making sense of red teaming data

نمایش نظرات

آموزش ارزیابی‌های هوش مصنوعی برای همه: چگونه غیرمهندسان می‌توانند با هوش انسانی سیستم‌های AI بهتری بسازند
جزییات دوره
1h 31m
24
(آخرین آپدیت)
365
- از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Humane Intelligence Humane Intelligence

سازمان Humane Intelligence یک سازمان غیرانتفاعی 501(c)(3) است که به هدف از بین بردن موانع استقرار AI برای خیر اجتماعی فعالیت می‌کند.

این سازمان به صورت مشارکتی، ارزیابی‌های دقیقی را طراحی و اجرا می‌کند تا سیستم‌های AI را پاسخگوتر، مسئولانه‌تر و عادلانه‌تر کند. مأموریت آن‌ها توانمندسازی افراد و سازمان‌هایی است که در یک فضای مسئله خاص تجربه زیسته دارند، این کار از طریق طراحی فنی ارزیابی‌های AI، برگزاری رویدادها و اپلیکیشن وب Red Teaming آن‌ها انجام می‌شود. چشم‌انداز آن‌ها ایجاد جهانی است که در آن هر کسی ظرفیت، آموزش و ابزارهای لازم برای ارزیابی سیستم‌های AI اثرگذار بر زندگی‌اش را داشته باشد.

اطلاعات بیشتر در:

Mala Kumar Mala Kumar

مالا کومار (Mala Kumar) مدیر اجرایی Humane Intelligence است، سازمانی پیشرو در سطح جهانی در زمینه ارزیابی‌های انسان‌محور AI.

مالا سابقاً مدیر بخش «تکنولوژی برای خیر اجتماعی» در GitHub بود، جایی که چندین برنامه در زمینه نرم‌افزارهای متن‌باز برای اهداف اجتماعی را راه‌اندازی و مدیریت کرد. پیش از آن، یک دهه در سازمان ملل متحد فعالیت داشت و یکی از اولین افرادی بود که تحقیقات و طراحی تجربه کاربری (UX) را به فعالیت‌های این سازمان وارد کرد. فعالیت او در ارزیابی‌های AI از MLCommons شروع شد، جایی که به عنوان مدیر مدیریت برنامه، بر اولین بنچ‌مارک ایمنی AI نظارت داشت. مالا دارای مدرک کارشناسی ارشد در امور بین‌الملل از The New School و کارشناسی مدیریت بازاریابی از Virginia Tech است و در شهر نیویورک ساکن است.

Annie Brown Annie Brown

انی براون (Annie Brown) متخصص هوش مصنوعی و مدیر اجرایی ارتباطات است.

انی در زمینه کاهش آسیب‌های AI، کاهش سوگیری‌های الگوریتمی و ساخت ابزارهایی که تئوری فمینیست متقاطع (intersectional feminist theory) را با سیستم‌های یادگیری ماشین ادغام می‌کند، تخصص دارد.

او با بیش از ۱۲ سال تجربه در رهبری سازمانی، استراتژی رسانه و ساخت محصول، در نقطه تلاقی AI و تأثیرات اجتماعی فعالیت می‌کند. او مخترع یک پتنت یادگیری ماشین است و توسعه سیستم‌های داده‌ای آگاه از سوگیری و زیرساخت‌های آموزش مدل را که توسط سازمان‌های جهانی استفاده می‌شود، رهبری کرده است.

انی بر اساس تحقیقات خود، Reliabl را تأسیس کرد؛ یک ابتکار فناوری مسئولانه که مدل‌های یادگیری ماشین فراگیر و خط لوله‌های داده با بافت بالا را برای بهبود تجربیات آنلاین جوامع حاشیه نشین توسعه می‌دهد.

Theodora Skeadas Theodora Skeadas

تئودورا اسکیاداس (Theodora Skeadas) رهبر حوزه اعتماد، ایمنی و AI مسئولانه با ۱۳ سال تجربه در تکنولوژی، جامعه و ایمنی است.

تئودورا به عنوان مدیر سیاست‌های جامعه در DoorDash، به ایجاد سیاست‌های اعتماد و ایمنی کمک می‌کند. همچنین به عنوان رئیس Red Teaming در Humane Intelligence، در توسعه متدهای عملی و قابل اندازه‌گیری برای ارزیابی‌های لحظه‌ای تأثیرات اجتماعی مدل‌های AI مشارکت دارد.

او تجربه گسترده‌ای در همکاری با سازمان‌های غیرانتفاعی، دولت‌ها و شرکت‌ها در موضوعاتی از جمله حاکمیت AI، خشونت‌های جنسیتی تسهیل شده توسط تکنولوژی، تلاش‌های دولتی برای مبارزه با دیس‌اینفورمیشن (اطلاعات گمراه‌کننده)، یکپارچگی اطلاعات، ایمنی روزنامه‌نگاران، کلاهبرداری، یکپارچگی انتخابات و خیریه AI دارد.

تئودورا فارغ‌التحصیل مدرسه کندی هاروارد در مقطع کارشناسی ارشد سیاست‌های عمومی و فارغ‌التحصیل کالج هاروارد در مقطع کارشناسی فلسفه و دولت است.