آموزش هوش مصنوعی مسئولانه: شفافیت و اخلاق - آخرین آپدیت

دانلود Responsible AI: Transparency & Ethics

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

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: آیا می‌دانستید در حالی که ۷۵٪ از مدیران کسب‌وکار بر اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی اتفاق نظر دارند، اما اکثر آن‌ها اعتراف می‌کنند که ابزارها یا چارچوب‌های لازم برای اجرای آن را ندارند؟ طبق گزارش Datamation، اکثر شرکت‌ها اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی را تشخیص می‌دهند اما در اجرای عملی آن با چالش مواجه هستند. شکاف عمیقی میان دانستن و عمل کردن وجود دارد و این دقیقاً جایی است که این دوره وارد عمل می‌شود. هوش مصنوعی مسئولانه تنها به معنای داشتن احساسات اخلاقی نیست، بلکه به معنای ساخت سیستم‌هایی است که از پایه ایمن‌تر، هوشمندتر و شفاف‌تر باشند. این دوره برای متخصصانی طراحی شده است که آینده هوش مصنوعی را شکل می‌دهند. این آموزش برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، مدیران پروژه AI، مدیران محصول، افسران تطبیق (Compliance Officers)، مشاوران سیاست‌گذاری و بازبین‌های اخلاقی ایده‌آل است. چه در حال توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی باشید و چه مسئول اطمینان از رعایت استانداردهای اخلاقی و قانونی، این دوره شما را به ابزارها و دانشی مجهز می‌کند تا برنامه‌های هوش مصنوعی مسئولانه و بدون سوگیری بسازید. برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، یادگیرندگان باید درک پایه‌ای از گردش‌های کاری یادگیری ماشین و چرخه عمر هوش مصنوعی داشته باشند. آشنایی با مفاهیم کلی فناوری و توانایی استفاده از ابزارهایی مانند ChatGPT مفید خواهد بود. اگرچه تجربه قبلی در پایتون یا Jupyter Notebooks مزیت محسوب می‌شود، اما اجباری نیست؛ زیرا این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده است که کاربردی و قابل دسترسی برای همه باشد. در پایان این دوره، یادگیرندگان قادر خواهند بود سوگیری‌ها (Bias) را در سیستم‌های هوش مصنوعی شناسایی و کاهش دهند، ابزارهای تفسیرپذیری مانند SHAP و LIME را پیاده‌سازی کنند و چک‌لیست‌های هوش مصنوعی مسئولانه را بر اساس عدالت و شفافیت توسعه دهند. همچنین آن‌ها می‌آموزند که پروژه‌های هوش مصنوعی را بر اساس چارچوب‌های انطباقی مانند NIST AI Risk Management Framework ارزیابی کنند تا اطمینان حاصل شود که سیستم‌های آن‌ها اخلاقی، قابل توضیح و همسو با استانداردهای صنعت هستند.

سرفصل ها و درس ها

هوش مصنوعی مسئولانه: شفافیت و اخلاق Responsible AI: Transparency & Ethics

مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome
درک سوگیری در هوش مصنوعی – انواع و اثرات Understanding AI Bias – Types and impact
سوگیری در هوش مصنوعی: نحوه ظهور در مرحله توسعه Bias in AI: How It Emerges in Development
استفاده از AI Fairness 360 Using AI Fairness 360
چرا تفسیرپذیری هوش مصنوعی اهمیت دارد Why AI Explainability Matters
تفسیر پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی با استفاده از SHAP Interpreting AI Predictions Using SHAP
تفسیر پیش‌بینی‌های مدل با استفاده از LIME Interpreting Model Predictions Using LIME
پیاده‌سازی هوش مصنوعی اخلاقی: ایجاد چک‌لیست‌های کاربردی Implementing Ethical AI: Creating Actionable Checklists
مروری بر چارچوب NIST AI RMF NIST AI RMF Overview
مستندسازی مدل‌ها با استفاده از Model Cards Documenting Models with Model Cards
تبریکات و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey