مشکل زیرساخت شبکه و افت سرعت کاملاً برطرف شده است. در حال حاضر فعالسازی و آمادهسازی دورهها در حال انجام است. از صبر و شکیبایی شما سپاسگزاریم.
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش حسابرسی تصمیمات هوش مصنوعی
- آخرین آپدیت
دانلود Audit Your AI Decisions
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
چه میشود اگر بزرگترین ریسک بهرهوری شما، کم استفاده کردن از هوش مصنوعی نباشد، بلکه استفاده نادرست از آن باشد؟ این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان GenAI طراحی شده است تا رویکردی ساختاریافته و قابل حسابرسی برای تصمیمگیریهای مربوط به هوش مصنوعی در کارهای روزمره خود ایجاد کنند. با تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود تعاملات خود با هوش مصنوعی را بر اساس ریسک و ارزش دستهبندی کنید، خروجیهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را بر اساس استانداردهای دقت و سوگیری امتیازدهی کنید و یک سند حسابرسی تصمیمات شخصی تهیه کنید که بتوانید بلافاصله آن را به کار بگیرید.
در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:
- دستاوردهای کاری اخیر خود را تحلیل کرده و موارد استفاده از هوش مصنوعی را به دستههای مفید، ریسکی، اتکای بیش از حد یا فرصتهای از دست رفته تقسیم کنید.
- خروجیهای هوش مصنوعی را بر اساس معیارهای دقت، حریم خصوصی و سوگیری ارزیابی کنید تا تصمیم بگیرید که آنها را بپذیرید، اصلاح کنید یا در صورت شناسایی نگرانیهای حاکمیتی، سیاستی یا گردش کاری، آنها را رد کرده یا به سطوح بالاتر ارجاع دهید.
- چارچوب تصمیمگیری شخصی را روی یک وظیفه جدید اعمال کرده و اقدامات انتخابی هوش مصنوعی و مراحل تأیید را مستند کنید.
این دوره منحصربهفرد است زیرا هر مفهوم را بر اساس تاریخچه کاری واقعی شما پیاده میکند، نه سناریوهای فرضی. برای موفقیت در این دوره، باید سابقه کار با ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT یا مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مشابه در سطح حرفهای متوسط (CB2) داشته باشید.
سرفصل ها و درس ها
دستهبندی موارد استفاده از هوش مصنوعی در کارهای شما
Categorizing AI Use Cases in Your Own Work
زمانی که هوش مصنوعی مفید به نظر میرسد اما نیست: هزینه پنهان استفادههای دستهبندی نشده
When AI Feels Productive But Isn't: The Hidden Cost of Uncategorized Use
ارزیابی خروجیهای تولید شده توسط هوش مصنوعی بر اساس معیارهای کیفی
Evaluating AI-Generated Outputs Against Quality Criteria
سه لنز ارزیابی: دقت، حریم خصوصی و سوگیری در خروجیهای هوش مصنوعی
The Three Evaluation Lenses: Accuracy, Privacy, and Bias in AI Outputs
اعمال و مستندسازی چارچوب تصمیمگیری شخصی هوش مصنوعی
Applying and Documenting Your Personal AI Decision Framework
از حس درونی تا فرآیند قابل حسابرسی: چرا تصمیمات هوش مصنوعی شما به ردپای مستند نیاز دارند
From Gut Feeling to Auditable Process: Why Your AI Decisions Need a Paper Trail
نمایش نظرات