آموزش مسترکلاس تطبیق با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) 2026: از صفر تا قهرمان AI - آخرین آپدیت

دانلود EU AI Act Masterclass Compliance 2026: From Zero to AI-Hero

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آماده‌سازی برای انطباق هوش مصنوعی با استانداردهای اتحادیه اروپا | ابزارهای کاربردی | مخصوص متخصصان انطباق محصول، IT و هوش مصنوعی طبقه‌بندی هر سیستم هوش مصنوعی با استفاده از تست دو مرحله‌ای ماده 6 و چک‌لیست حوزه‌های پیوست III — به همراه ماتریس طبقه‌بندی ریسک قابل دانلود تعیین نقش سازمان شما به عنوان تامین‌کننده، استقراردهنده، واردکننده یا توزیع‌کننده — و شناسایی زمان‌هایی که قوانین تغییر نقش (مانند ماده 25) شما را به تامین‌کننده تبدیل می‌کند ممیزی موجودی سیستم‌های هوش مصنوعی سازمان برای تمامی 8 مورد ممنوعه ماده 5 — شامل دستورالعمل‌های کمیسیون فوریه 2025 که شامل GPAI نیز می‌شود ارزیابی اینکه آیا تنظیم دقیق (Fine-tuning) یک مدل زبانی متن‌باز، از آستانه تغییرات اساسی عبور کرده و تعهدات تامین‌کننده GPAI را فعال می‌کند یا خیر ساخت فایل مستندات فنی مطابق با 7 عنصر الزامی ماده 11، به همراه الزامات ثبت وقایع (Logging) طبق ماده 12 مدیریت فرآیند ارزیابی انطباق اتحادیه اروپا — انتخاب مسیر صحیح، آماده‌سازی اعلامیه انطباق و ثبت در پایگاه داده هوش مصنوعی اتحادیه اروپا تطبیق تعهدات انطباق با اصلاحات پیشنهادی Digital Omnibus 2025 و چشم‌انداز پراکنده اجرای ملی به‌کارگیری نقشه راه انطباق 4 مرحله‌ای با استفاده از برنامه‌ریز قابل دانلود — از موجودی فوری هوش مصنوعی تا نظارت مستمر پس از عرضه به بازار پیشنیازها: آشنایی کلی با امور کسب‌وکار، IT یا کارهای انطباق — بدون نیاز به دانش قبلی از قانون AI Act درک ابتدایی از سیستم‌های هوش مصنوعی (چت‌بات‌ها، موتورهای توصیه‌گر، مدل‌های طبقه‌بندی) — بدون نیاز به پیش‌زمینه فنی در AI بدون نیاز به پیش‌زمینه حقوقی — تمامی مفاهیم رگولاتوری از اصول اولیه توضیح داده شده‌اند آشنایی با مفاهیم مدیریت انطباق (ریسک، مستندسازی، ممیزی) مفید است اما ضروری نیست

سیستم‌های هوش مصنوعی شما همین حالا در اروپا در حال استفاده هستند. اجرای کامل قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا از اوت 2026 آغاز می‌شود — بسیاری از سازمان‌ها ابزارهای AI را مستقر کرده‌اند که هرگز طبقه‌بندی نشده‌اند. پلتفرم‌های استخدام، مدل‌های امتیازدهی اعتباری، چت‌بات‌های خدمات مشتری و سیستم‌های نظارت بر عملکرد — همگی طبق قانون پتانسیل «ریسک بالا» دارند. و اگر در حال تنظیم دقیق یک مدل زبانی متن‌باز در محیط داخلی هستید، ممکن است همین حالا یک تامین‌کننده GPAI با تعهداتی باشید که هرگز ارزیابی نکرده‌اید.  این دوره این شکاف را پر می‌کند.  در 4 ساعت، جامع‌ترین آموزش EU AI Act را دریافت می‌کنید:   پوشش کد رویه GPAI منتشر شده در جولای 2025، اصلاحات پیشنهادی Digital Omnibus 2025 و چشم‌انداز کامل اجرا تا سال 2026. هیچ دوره دیگری در Udemy هر دو مورد را پوشش نمی‌دهد. 


آنچه در پایان این دوره به دست خواهید آورد: 

- یک موجودی عملیاتی از سیستم‌های AI و ماتریس طبقه‌بندی ریسک (Excel) برای طبقه‌بندی هر ابزار AI در سازمان شما

- یک قالب مستندات فنی ساخته شده بر اساس 7 عنصر الزامی ماده 11

- چک‌لیست خودارزیابی تامین‌کننده GPAI برای تعیین اینکه آیا Fine-tuning باعث ایجاد مسئولیت تامین‌کنندگی می‌شود یا خیر

- یک برنامه‌ریز نقشه راه انطباق با نقاط عطف 4 مرحله‌ای متناسب با زمان‌بندی پروژه شما 


هر درس با رویکرد کاربردی، درخت‌های تصمیم، بررسی‌های طبقه‌بندی و تحلیل سناریوهای واقعی طراحی شده است. تاریخ اجرای اوت 2026 یک شمارش معکوس ساده نیست؛ بلکه ضرب‌الاجلی است که برای برخی تعهدات همین حالا هم گذشته است. همین حالا ثبت‌نام کنید و زیربنای انطباقی را که سازمان شما واقعاً به آن نیاز دارد، بسازید. 


افشای اطلاعات: این دوره از ابزارهای کمکی AI برای طراحی بصری و تولید صوتی استفاده کرده است. تمام محتوا توسط مدرس ایجاد، بررسی و ویرایش شده تا دقت و ارتباط آن با دنیای واقعی بر اساس تجربه حرفه‌ای تضمین شود.


سرفصل ها و درس ها

ماژول 1: خوش‌آمدگویی و شروع کار Module 1: Welcome & Getting Started

  • 1.1 خوش‌آمدگویی و چرا قانون EU AI Act اهمیت دارد 1.1 Welcome & Why the EU AI Act Matters

  • 1.2 چگونه بیشترین بهره را ببریم و منابع دوره 1.2 How to Get the Most & Course Resources

ماژول 2: قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا — مبانی و دامنه Module 2: The EU AI Act — Foundation & Scope

  • 2.1 قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا چیست؟ 2.1 What Is the EU AI Act?

  • 2.2 معماری مبتنی بر ریسک — چهار سطح 2.2 The Risk-Based Architecture — Four Tiers

  • 2.3 این قانون شامل چه کسانی می‌شود؟ نقش‌ها و تعهدات 2.3 Who Does It Apply To? Roles & Obligations

  • 2.4 جدول زمانی اجرا — در چه مرحله‌ای هستیم 2.4 Implementation Timeline — Where We Are

  • آزمون ماژول 2 — بررسی دانش Module 2 Quiz — Knowledge Check

ماژول 3: اقدامات ممنوعه و طبقه‌بندی ریسک Module 3: Prohibited Practices & Risk Classification

  • 3.1 اقدامات 8 گانه ممنوعه در AI (ماده 5) 3.1 The 8 Prohibited AI Practices (Article 5)

  • 3.2 هوش مصنوعی ریسک بالا: مسیرهای طبقه‌بندی ماده 6 3.2 High-Risk AI: Article 6 Classification Routes

  • 3.3 ساخت موجودی سیستم‌های هوش مصنوعی سازمان 3.3 Building Your AI System Inventory

  • 3.4 اشتباهات رایج در طبقه‌بندی و موارد خاص 3.4 Classification Mistakes and Edge Cases

  • آزمون ماژول 3 — بررسی دانش Module 3 Quiz — Knowledge Check

ماژول 4: تعهدات هوش مصنوعی با ریسک بالا Module 4: High-Risk AI Obligations

  • 4.1 سیستم مدیریت ریسک (ماده 9) 4.1 Risk Management System (Article 9)

  • 4.2 حاکمیت داده‌ها و داده‌های آموزشی (ماده 10) 4.2 Data Governance & Training Data (Article 10)

  • 4.3 مستندات فنی و ثبت وقایع (مواد 11 و 12) 4.3 Technical Documentation & Logging (Articles 11-12)

  • 4.4 شفافیت، نظارت انسانی و دقت (مواد 13 تا 15) 4.4 Transparency, Human Oversight & Accuracy (Articles 13-15)

  • 4.5 تعهدات استقراردهنده — آنچه به عنوان کاربر باید انجام دهید (ماده 26) 4.5 Deployer Obligations — What You Must Do as a User (Article 26)

  • آزمون ماژول 4 — بررسی دانش Module 4 Quiz — Knowledge Check

ماژول 5: هوش مصنوعی با هدف عمومی (GPAI) Module 5: General-Purpose AI (GPAI)

  • 5.1 مدل‌های GPAI چیستند و تامین‌کننده کیست؟ 5.1 What Are GPAI Models and Who Is a Provider?

  • 5.2 ماده 53 — تعهدات اصلی تامین‌کننده GPAI 5.2 Article 53 — Core GPAI Provider Obligations

  • 5.3 ریسک سیستمیک — آستانه 10^25 FLOP 5.3 Systemic Risk — The 10^25 FLOP Threshold

  • 5.4 کد رویه GPAI — معنای عملی آن چیست 5.4 GPAI Code of Practice — What It Means in Practice

  • آزمون ماژول 5 — بررسی دانش Module 5 Quiz — Knowledge Check

ماژول 6: شفافیت، حاکمیت و اجرا Module 6: Transparency, Governance & Enforcement

  • 6.1 تعهدات شفافیت (ماده 50) 6.1 Transparency Obligations (Article 50)

  • 6.2 تعهد سواد هوش مصنوعی (ماده 4) 6.2 AI Literacy Obligation (Article 4)

  • 6.3 معماری حاکمیتی — چه کسی قانون AI Act را اجرا می‌کند؟ 6.3 Governance Architecture — Who Enforces the AI Act?

  • 6.4 جریمه‌ها، بازرسی‌ها و ریسک‌های عملیاتی انطباق 6.4 Penalties, Investigations & Practical Compliance Risk

  • آزمون ماژول 6 — بررسی دانش Module 6 Quiz — Knowledge Check

ماژول 7: پیاده‌سازی عملی — از موجودی تا نقشه راه Module 7: Practical Implementation — From Inventory to Roadmap

  • 7.1 ارزیابی انطباق — خودارزیابی در مقابل نهادهای خبره 7.1 Conformity Assessment — Self-Assessment vs. Notified Body

  • 7.2 استاندارد ISO 42001، GDPR و همپوشانی‌های بخشی 7.2 ISO 42001, GDPR & Sector-Specific Overlaps

  • 7.3 ساخت نقشه راه انطباق شما 7.3 Building Your Compliance Roadmap

  • 7.4 قانون Digital Omnibus 2025 — چه تغییراتی در راه است 7.4 The Digital Omnibus 2025 — What's Changing

  • آزمون ماژول 7 — بررسی دانش Module 7 Quiz — Knowledge Check

ماژول 8: برنامه‌های اقدام و منابع Module 8: Action Plans & Resources

  • 8.1 برنامه‌های اقدام بر اساس نقش 8.1 Action Plans by Role

  • 8.2 منابع کلیدی و به‌روز ماندن 8.2 Key Resources & Staying Current

  • 8.3 جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی 8.3 Course Conclusion & Next Steps

نمایش نظرات

آموزش مسترکلاس تطبیق با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) 2026: از صفر تا قهرمان AI
جزییات دوره
4 hours
30
(آخرین آپدیت)
6
4 از 5
دارد
ندارد
ندارد
Nico Ploen
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Nico Ploen Nico Ploen

مدیر پروژه خودرویی | کارشناس ارشد مهندسی صنایع