آموزش ممیز تایید شده انطباق و اخلاق با هوش مصنوعی (CACEA)

دانلود Certified AI Compliance and Ethics Auditor (CACEA)

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: اطمینان از هوش مصنوعی اخلاقی و سازگار: راهنمای جامع برای حسابرسان درک نقش حیاتی حسابرس هوش مصنوعی در حصول اطمینان از شیوه های اخلاقی. اصول و اهداف اصلی هدایت حسابرسی هوش مصنوعی را بیاموزید. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را کاوش کنید. تفاوت های کلیدی بین سیستم های سنتی و مبتنی بر هوش مصنوعی را مطالعه کنید. خطرات رایج در استقرار هوش مصنوعی را شناسایی و مدیریت کنید. اصول اخلاقی مانند انصاف و عدم تبعیض را درک کنید. بینشی در مورد الزامات شفافیت و توضیح به دست آورید. استراتژی هایی برای ادغام حکمرانی هوش مصنوعی با استراتژی توسعه دهید. با مقررات جهانی و منطقه ای هوش مصنوعی آشنا شوید. مفاهیم عدم انطباق در هوش مصنوعی را درک کنید. چارچوب های مدیریت ریسک برای حسابرسی سیستم های هوش مصنوعی. ممیزی های جامع هوش مصنوعی را به طور موثر برنامه ریزی و اجرا کنید. یافته های حسابرسی را با وضوح مستند و گزارش کنید. از حفظ حریم خصوصی داده ها و رعایت مقررات اطمینان حاصل کنید. تکنیک های شفافیت و توضیح هوش مصنوعی را ارزیابی کنید. برای دستیابی به نتایج عادلانه هوش مصنوعی، تعصب را شناسایی و کاهش دهید. پیش نیازها: بدون پیش نیاز.

درک تفاوت‌های ظریف سیستم‌های هوش مصنوعی حسابرسی در دنیای تکنولوژی محور امروزی که هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای با فرآیندهای تصمیم‌گیری حیاتی در هم تنیده شده است، ضروری است. این دوره برای ارائه یک بررسی جامع از حسابرسی هوش مصنوعی، با تاکید بر نظریه های اساسی پشت عمل طراحی شده است. یادگیرندگان با کاوش در نقش و اهمیت اساسی یک حسابرس هوش مصنوعی، به دست آوردن بینشی در مورد اصول و اهداف اصلی که ممیزی های هوش مصنوعی موثر را هدایت می کنند، شروع می کنند. این بررسی اجمالی اولیه، زمینه را برای بحث‌های عمیق‌تر در مورد اصولی که زیربنای این حوزه هستند، فراهم می‌کند و بر لزوم رعایت استانداردهای اخلاقی، قانونی و انطباق در استقرار و نظارت بر سیستم‌های هوش مصنوعی تاکید می‌کند.

این دوره به بررسی دقیق مفاهیم اساسی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌پردازد که به عنوان بلوک‌های سازنده برای درک فرآیند حسابرسی عمل می‌کنند. شرکت کنندگان درک روشنی از چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی به دست خواهند آورد و با مدل ها و برنامه های مختلف که نوآوری های مدرن را هدایت می کنند آشنا می شوند. مقایسه بین سیستم‌های سنتی و فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی به ایجاد درک دقیقی از پیچیدگی‌ها و چالش‌های ذاتی ناشی از فناوری‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند. این دانش ستون فقرات شناسایی ریسک‌های رایج مرتبط با استقرار هوش مصنوعی و توسعه استراتژی‌هایی را برای مدیریت مؤثر آن‌ها تشکیل می‌دهد.

اخلاق یک موضوع اصلی است که در سراسر برنامه درسی اجرا می شود. دانش آموزان به اصول اخلاقی اساسی مانند انصاف، عدم تبعیض، شفافیت و پاسخگویی می پردازند. این مفاهیم به تفصیل مورد بررسی قرار می‌گیرند و به شرکت‌کنندگان کمک می‌کنند تا اهمیت ایجاد سیستم‌هایی را درک کنند که به حریم خصوصی کاربر احترام می‌گذارد و رفتار عادلانه را برای همه سهامداران تضمین می‌کند. این بخش درک استانداردها و شیوه‌هایی را که نتایج اخلاقی را ارتقا می‌دهند، افزایش می‌دهد و بر شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی تأکید می‌کند. با تشریح این اصول، یادگیرندگان برای شناسایی و کاهش تعصب و پرورش فرهنگ مسئولیت اخلاقی در حاکمیت هوش مصنوعی مجهزتر خواهند شد.

ساخت یک چارچوب حاکمیتی قوی برای هر سازمانی که به دنبال اجرای مسئولانه هوش مصنوعی است بسیار مهم است. این دوره مولفه‌ها و استراتژی‌های کلیدی مورد نیاز برای توسعه ساختارها و سیاست‌های حاکمیتی هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. شرکت‌کنندگان چگونگی ادغام این چارچوب‌ها را در استراتژی‌های سازمانی بررسی می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که حاکمیت با اهداف تجاری و استانداردهای اخلاقی همسو است. این همسویی برای ایجاد اعتماد و انعطاف‌پذیری ضروری است، به‌ویژه وقتی چشم‌اندازهای نظارتی در حال تکامل هستند.

درک قوانین هوش مصنوعی جهانی و خاص منطقه یکی دیگر از جنبه های حیاتی است که در این دوره به آن پرداخته شده است. فراگیران با محیط نظارتی پیرامون هوش مصنوعی، از جمله قوانین تأثیرگذار مانند مقررات حفاظت از داده های عمومی (GDPR) و قانون حفظ حریم خصوصی مصرف کنندگان کالیفرنیا (CCPA) آشنا خواهند شد. بحث در مورد انطباق فراتر از درک خود قوانین و بررسی پیامدهای آنها و پیامدهای بالقوه عدم انطباق است. این بخش از دوره، دانش مورد نیاز برای همگام شدن با مقررات نوظهور را در اختیار یادگیرندگان قرار می دهد و آنها را برای پیش بینی روندهای قانونی آینده و تطبیق بر این اساس، قرار می دهد.

مدیریت ریسک بخشی جدایی ناپذیر از حسابرسی هوش مصنوعی را تشکیل می دهد، و این دوره یادگیرندگان را با مهارت هایی برای شناسایی، ارزیابی و کاهش موثر خطرات مجهز می کند. چارچوب‌های نظری برای مدیریت ریسک معرفی می‌شوند و به دانش‌آموزان استراتژی‌هایی برای نظارت و رسیدگی به شکست‌های احتمالی در سیستم‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. علاوه بر این، این دوره بر اهمیت ارزیابی‌های منظم ریسک و برنامه‌ریزی احتمالی تاکید می‌کند، که شیوه‌های حیاتی برای حفظ عملیات‌های هوش مصنوعی قوی و ایمن هستند.

برنامه ریزی و انجام ممیزی های هوش مصنوعی نیاز به یک رویکرد استراتژیک دارد که این دوره به طور روشمند آن را تجزیه می کند. شرکت کنندگان یاد خواهند گرفت که چگونه اهداف حسابرسی را تعریف کنند، برنامه های حسابرسی جامع را توسعه دهند و شواهد مرتبط را برای حمایت از یافته های خود جمع آوری کنند. مستندسازی و گزارشگری به عنوان مؤلفه‌های اساسی فرآیند حسابرسی برجسته می‌شوند و ابزارهای لازم را برای ایجاد گزارش‌های حسابرسی ساختاریافته و تأثیرگذار فراهم می‌کنند. این دوره همچنین بهترین شیوه‌ها را برای گزارش‌دهی و اطلاع‌رسانی یافته‌های حسابرسی پوشش می‌دهد و تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان می‌توانند به طور موثر بینش خود را به سهامداران و رهبری ارائه دهند و تصمیم‌گیری آگاهانه را تقویت کنند.

دانشجویان همچنین با ابزارها و تکنیک هایی که به حسابرسی هوش مصنوعی کمک می کند، از نرم افزارهای تخصصی گرفته تا روش های تجزیه و تحلیل داده ها، آشنا می شوند. این منابع به ارزیابی یکپارچگی مدل و تفسیر یافته های پیچیده با دقت کمک می کنند. بر پایه‌های نظری این تکنیک‌ها تأکید می‌شود تا اطمینان حاصل شود که شرکت‌کنندگان می‌توانند با یک طرز فکر روشمند و کامل به حسابرسی‌ها نزدیک شوند.

اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها در سیستم های هوش مصنوعی تمرکز اصلی در این دوره است که به اهمیت به حداقل رساندن داده ها، ناشناس سازی و انطباق با قوانین حفظ حریم خصوصی داده ها می پردازد. این مفاهیم با هدف تقویت درک نظری از حریم خصوصی و پروتکل‌های امنیتی ارائه شده‌اند که استانداردهای اخلاقی را حفظ می‌کنند. تکنیک‌هایی برای انجام ممیزی حریم خصوصی معرفی شده‌اند که به یادگیرندگان پایه محکمی برای ارزیابی شیوه‌های مدیریت داده در توسعه هوش مصنوعی می‌دهد.

این دوره به بررسی شفافیت و توضیح بیشتر می پردازد که برای حفظ اعتماد در تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است. دانش آموزان جنبه های نظری توضیح خروجی های هوش مصنوعی و تضمین شفافیت در فرآیندهای تصمیم گیری را خواهند آموخت. این دوره همچنین چالش‌های ناشی از ممیزی مدل‌های جعبه سیاه را بررسی می‌کند، تکنیک‌هایی را برجسته می‌کند که تفسیرپذیری و ارتباطات ذینفعان را بهبود می‌بخشد.

در نهایت، شرکت‌کنندگان در ممیزی انصاف و جانبداری، درک منابع و پیامدهای سوگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی را بررسی خواهند کرد. برنامه درسی بر استراتژی‌هایی برای شناسایی، اندازه‌گیری و کاهش تعصب تاکید می‌کند و تضمین می‌کند که سیستم‌های هوش مصنوعی نتایج منصفانه و عادلانه‌ای تولید می‌کنند. مفاهیم حقوقی سوگیری هوش مصنوعی مورد بحث قرار می‌گیرد تا چشم‌اندازی گرد از انتظارات نظارتی مرتبط با انصاف را در اختیار یادگیرندگان قرار دهد.

در پایان با بررسی پاسخگویی و مستندات، این دوره راهنمایی هایی را در مورد ایجاد مسیرهای حسابرسی و یافته های گزارش برای افزایش شفافیت سازمانی ارائه می دهد. این چارچوب نظری از توسعه شیوه‌های پایداری پشتیبانی می‌کند که مسئولیت اخلاقی و بهبود مستمر در حسابرسی هوش مصنوعی را در اولویت قرار می‌دهد.


سرفصل ها و درس ها

منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

  • منابع و دانلودهای دوره Course Resources and Downloads

مقدمه ای بر حسابرسی هوش مصنوعی Introduction to AI Auditing

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • نقش و اهمیت حسابرس هوش مصنوعی Role and Importance of an AI Auditor

  • مطالعه موردی: اطمینان از هوش مصنوعی اخلاقی: سفر سارا در حسابرسی Case Study: Ensuring Ethical AI: Sarah's Journey in Auditing

  • مروری بر اصول حسابرسی هوش مصنوعی Overview of AI Auditing Principles

  • مطالعه موردی: افزایش اعتماد به هوش مصنوعی Case Study: Enhancing Trust in AI

  • استانداردهای اخلاقی، قانونی و انطباق در هوش مصنوعی Ethical, Legal, and Compliance Standards in AI

  • مطالعه موردی: هوش مصنوعی اخلاقی در بانکداری Case Study: Ethical AI in Banking

  • مفاهیم و اصطلاحات کلیدی در حکمرانی هوش مصنوعی Key Concepts and Terminology in AI Governance

  • مطالعه موردی: پیمایش حاکمیت هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Governance

  • محدوده و اهداف حسابرسی هوش مصنوعی Scope and Objectives of AI Audits

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش های اخلاقی در هوش مصنوعی Case Study: Navigating Ethical Challenges in AI

  • خلاصه بخش Section Summary

مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی Fundamentals of AI and Machine Learning

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی Basics of Artificial Intelligence and Machine Learning

  • مطالعه موردی: InnovateX: ادغام هوش مصنوعی با اخلاق و نوآوری Case Study: InnovateX: Navigating AI Integration with Ethics and Innovation

  • چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی AI Development Lifecycle

  • مطالعه موردی: هوش مصنوعی اخلاقی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Ethical AI in Healthcare

  • انواع مدل ها و کاربردهای هوش مصنوعی Types of AI Models and Applications

  • مطالعه موردی: پیمایش چالش های نظارتی Case Study: Navigating Regulatory Challenges

  • تفاوت بین سیستم های سنتی و هوش مصنوعی Differences Between Traditional and AI Systems

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی در خرده فروشی Case Study: Integrating AI in Retail

  • خطرات رایج در استقرار سیستم هوش مصنوعی Common Risks in AI System Deployment

  • مطالعه موردی: مقابله با تعصب، شفافیت و اخلاق در TechNova Case Study: Tackling Bias, Transparency, and Ethics at TechNova

  • خلاصه بخش Section Summary

اصول اخلاقی در حسابرسی هوش مصنوعی Ethical Principles in AI Auditing

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • انصاف و عدم تبعیض در سیستم های هوش مصنوعی Fairness and Non-Discrimination in AI Systems

  • مطالعه موردی: تضمین انصاف و عدم تبعیض در سیستم های مراقبت بهداشتی هوش مصنوعی Case Study: Ensuring Fairness and Non-Discrimination in AI Healthcare Systems

  • حفظ حریم خصوصی و محرمانگی در هوش مصنوعی Privacy and Confidentiality in AI

  • مطالعه موردی: تضمین حریم خصوصی در هوش مصنوعی Case Study: Ensuring Privacy in AI

  • پاسخگویی و مسئولیت پذیری در حکمرانی هوش مصنوعی Accountability and Responsibility in AI Governance

  • مطالعه موردی: تقویت حکمرانی هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Governance

  • الزامات شفافیت و توضیح پذیری Transparency and Explainability Requirements

  • مطالعه موردی: افزایش اعتماد هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Trust

  • اجتناب از تعصب و حصول اطمینان از نتایج اخلاقی Avoiding Bias and Ensuring Ethical Outcomes

  • مطالعه موردی: اطمینان از هوش مصنوعی اخلاقی Case Study: Ensuring Ethical AI

  • خلاصه بخش Section Summary

چارچوب های حاکمیت هوش مصنوعی AI Governance Frameworks

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • درک ساختارهای حکمرانی هوش مصنوعی Understanding AI Governance Structures

  • مطالعه موردی: پیشگامی در حکمرانی هوش مصنوعی اخلاقی Case Study: Pioneering Ethical AI Governance

  • مولفه های کلیدی یک چارچوب موثر حکمرانی هوش مصنوعی Key Components of an Effective AI Governance Framework

  • مطالعه موردی: نوآوری اخلاقی و مدیریت ریسک در لوازم الکترونیک مصرفی Case Study: Ethical Innovation and Risk Management in Consumer Electronics

  • توسعه سیاست های حاکمیت هوش مصنوعی Developing AI Governance Policies

  • مطالعه موردی: پیمایش اخلاق هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Ethics

  • تلفیق حکمرانی با استراتژی سازمانی Integrating Governance with Organizational Strategy

  • مطالعه موردی: ادغام حکمرانی هوش مصنوعی با اهداف استراتژیک Case Study: Integrating AI Governance with Strategic Objectives

  • همسویی حکمرانی با استانداردهای اخلاقی Aligning Governance with Ethical Standards

  • مطالعه موردی: ادغام حکمرانی اخلاقی در هوش مصنوعی Case Study: Integrating Ethical Governance in AI

  • خلاصه بخش Section Summary

انطباق قانونی و مقرراتی برای هوش مصنوعی Legal and Regulatory Compliance for AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مروری بر مقررات جهانی هوش مصنوعی Overview of Global AI Regulations

  • مطالعه موردی: پیمایش مقررات جهانی هوش مصنوعی Case Study: Navigating Global AI Regulations

  • قوانین کلیدی حریم خصوصی که بر هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارند (GDPR، CCPA) Key Privacy Laws Impacting AI (GDPR, CCPA)

  • مطالعه موردی: متعادل کردن نوآوری هوش مصنوعی با GDPR و انطباق CCPA در DataVue Case Study: Balancing AI Innovation with GDPR and CCPA Compliance at DataVue

  • انطباق با مقررات خاص هوش مصنوعی Compliance with AI-Specific Regulations

  • مطالعه موردی: استراتژی اخلاقی و نظارتی TechHealth Case Study: TechHealth's Ethical and Regulatory Strategy

  • خطرات قانونی و پیامدهای عدم رعایت Legal Risks and Consequences of Non-Compliance

  • مطالعه موردی: سفر TechNova به یکپارچگی اخلاقی و قانونی Case Study: TechNova's Journey to Ethical and Legal Integration

  • همگام با مقررات نوظهور هوش مصنوعی Keeping Up with Emerging AI Regulations

  • مطالعه موردی: پیمایش مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی: سفر اخلاقی و مقرراتی TechNova Case Study: Navigating AI Healthcare: TechNova's Ethical and Regulatory Journey

  • خلاصه بخش Section Summary

مدیریت ریسک در سیستم های هوش مصنوعی Risk Management in AI Systems

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • شناسایی و ارزیابی ریسک ها در سیستم های هوش مصنوعی Identifying and Assessing Risks in AI Systems

  • مطالعه موردی: مدیریت ریسک هوش مصنوعی استراتژیک Case Study: Strategic AI Risk Management

  • چارچوب های مدیریت ریسک برای هوش مصنوعی Risk Management Frameworks for AI

  • مطالعه موردی: ادغام هوش مصنوعی اخلاقی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Integrating Ethical AI in Healthcare

  • کاهش و نظارت بر خطرات هوش مصنوعی Mitigating and Monitoring AI Risks

  • مطالعه موردی: پیمایش ریسک‌های هوش مصنوعی و انصاف در امتیازدهی اعتباری Case Study: Navigating AI Risks and Fairness in Credit Scoring

  • برنامه ریزی اضطراری برای خرابی های هوش مصنوعی Contingency Planning for AI Failures

  • مطالعه موردی: برنامه ریزی اضطراری جامع برای سیستم های خودروی خودمختار Case Study: Comprehensive Contingency Planning for Autonomous Vehicle Systems

  • انجام ارزیابی های منظم ریسک Conducting Regular Risk Assessments

  • مطالعه موردی: افزایش قابلیت اطمینان هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Reliability

  • خلاصه بخش Section Summary

برنامه ریزی و انجام ممیزی های هوش مصنوعی Planning and Conducting AI Audits

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تعریف اهداف و محدوده حسابرسی هوش مصنوعی Defining AI Audit Objectives and Scope

  • مطالعه موردی: حسابرسی هوش مصنوعی برای انطباق اخلاقی Case Study: AI Auditing for Ethical Compliance

  • توسعه یک برنامه حسابرسی هوش مصنوعی Developing an AI Audit Plan

  • مطالعه موردی: تضمین انطباق و ایجاد اعتماد Case Study: Ensuring Compliance and Building Trust

  • جمع آوری شواهد و داده ها برای حسابرسی Gathering Evidence and Data for Audits

  • مطالعه موردی: اطمینان از انطباق اخلاقی در ممیزی های تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی Case Study: Ensuring Ethical Compliance in AI-Driven Facial Recognition Audits

  • مستندسازی و گزارش دهی یافته های حسابرسی Documenting and Reporting Audit Findings

  • مطالعه موردی: یک حسابرسی استراتژیک برای کاهش تعصبات و ایجاد انطباق Case Study: A Strategic Audit to Mitigate Biases and Drive Compliance

  • پیگیری و بهبود مستمر در حسابرسی Follow-Up and Continuous Improvement in Audits

  • مطالعه موردی: تقویت اخلاق و انطباق هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Ethics and Compliance

  • خلاصه بخش Section Summary

ابزارها و تکنیک های حسابرسی هوش مصنوعی Tools and Techniques for AI Auditing

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • مروری بر ابزارها و نرم افزارهای حسابرسی هوش مصنوعی Overview of AI Auditing Tools and Software

  • مطالعه موردی: افزایش عدالت و مسئولیت پذیری هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Fairness and Accountability

  • تکنیک های ارزیابی سیستم های هوش مصنوعی Techniques for Evaluating AI Systems

  • مطالعه موردی: اطمینان از انطباق اخلاقی در هوش مصنوعی TechNova Case Study: Ensuring Ethical Compliance in TechNova's AI

  • تجزیه و تحلیل داده ها در حسابرسی AI Data Analysis in AI Audits

  • مطالعه موردی: اطمینان از انطباق اخلاقی در هوش مصنوعی Case Study: Ensuring Ethical Compliance in AI

  • ارزیابی یکپارچگی و استحکام مدل Assessing Model Integrity and Robustness

  • مطالعه موردی: تقویت یکپارچگی و استحکام مدل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Enhancing AI Model Integrity and Robustness in Healthcare

  • مستندسازی و تفسیر یافته ها Documenting and Interpreting Findings

  • مطالعه موردی: حسابرسی جامع هوش مصنوعی Case Study: Comprehensive AI Audit

  • خلاصه بخش Section Summary

ارزیابی حریم خصوصی و امنیت داده ها در هوش مصنوعی Assessing Data Privacy and Security in AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • اهمیت حفظ حریم خصوصی داده ها در سیستم های هوش مصنوعی Importance of Data Privacy in AI Systems

  • مطالعه موردی: ایجاد تعادل بین نوآوری هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده ها Case Study: Balancing AI Innovation and Data Privacy

  • تکنیک های کمینه سازی و ناشناس سازی داده ها Data Minimization and Anonymization Techniques

  • مطالعه موردی: پیمایش حریم خصوصی داده ها در هوش مصنوعی Case Study: Navigating Data Privacy in AI

  • تضمین امنیت داده ها در توسعه هوش مصنوعی Ensuring Data Security in AI Development

  • مطالعه موردی: افزایش امنیت داده ها در هوش مصنوعی Case Study: Enhancing Data Security in AI

  • رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها Compliance with Data Privacy Regulations

  • مطالعه موردی: پیمایش رعایت حریم خصوصی داده ها در هوش مصنوعی Case Study: Navigating Data Privacy Compliance in AI

  • انجام ممیزی حریم خصوصی برای هوش مصنوعی Conducting Privacy Audits for AI

  • مطالعه موردی: پیمایش حسابرسی حریم خصوصی Case Study: Navigating Privacy Audits

  • خلاصه بخش Section Summary

ارزیابی شفافیت و توضیح پذیری Evaluating Transparency and Explainability

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تضمین شفافیت در تصمیم گیری های هوش مصنوعی Ensuring Transparency in AI Decisions

  • مطالعه موردی: افزایش شفافیت هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Enhancing AI Transparency in Healthcare

  • تکنیک‌هایی برای توضیح خروجی‌های هوش مصنوعی Techniques for Explaining AI Outputs

  • مطالعه موردی: افزایش شفافیت هوش مصنوعی در بانکداری Case Study: Enhancing AI Transparency in Banking

  • ممیزی مدل های جعبه سیاه Auditing Black Box Models

  • مطالعه موردی: رمزگشایی تعصب هوش مصنوعی Case Study: Decoding AI Bias

  • بهترین روش ها برای توضیح پذیری Best Practices for Explainability

  • مطالعه موردی: تقویت هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی Case Study: Enhancing Healthcare AI

  • انتقال تصمیمات هوش مصنوعی به ذینفعان Communicating AI Decisions to Stakeholders

  • مطالعه موردی: افزایش شفافیت و اعتماد هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Transparency and Trust

  • خلاصه بخش Section Summary

انصاف حسابرسی و تعصب در هوش مصنوعی Auditing Fairness and Bias in AI

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • درک منابع سوگیری در هوش مصنوعی Understanding Sources of Bias in AI

  • مطالعه موردی: کاهش تعصب در هوش مصنوعی Case Study: Mitigating Bias in AI

  • تکنیک هایی برای شناسایی و اندازه گیری سوگیری Techniques to Identify and Measure Bias

  • مطالعه موردی: پرداختن به تعصب سنی در استخدام هوش مصنوعی Case Study: Addressing Age Bias in AI Recruitment

  • استراتژی های کاهش تعصب در سیستم های هوش مصنوعی Strategies for Reducing Bias in AI Systems

  • مطالعه موردی: کاهش تعصب در هوش مصنوعی Case Study: Mitigating Bias in AI

  • تضمین نتایج عادلانه و عادلانه Ensuring Fair and Equitable Outcomes

  • مطالعه موردی: تضمین انصاف در هوش مصنوعی Case Study: Ensuring Fairness in AI

  • مفاهیم حقوقی تعصب هوش مصنوعی Legal Implications of AI Bias

  • مطالعه موردی: چالش های حقوقی و اخلاقی در سیستم های مراقبت های بهداشتی Case Study: Legal and Ethical Challenges in Healthcare Systems

  • خلاصه بخش Section Summary

مسئولیت‌پذیری و مستندسازی در حسابرسی هوش مصنوعی Accountability and Documentation in AI Audits

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • ایجاد مسئولیت پذیری در حسابرسی AI Building Accountability into AI Audits

  • مطالعه موردی: افزایش پاسخگویی هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Accountability

  • استانداردهای مستندسازی برای سیستم های هوش مصنوعی Documentation Standards for AI Systems

  • مطالعه موردی: اطمینان از استقرار هوش مصنوعی اخلاقی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Ensuring Ethical AI Deployment in Healthcare

  • ایجاد و نگهداری مسیرهای حسابرسی هوش مصنوعی Creating and Maintaining AI Audit Trails

  • مطالعه موردی: افزایش پاسخگویی هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Accountability

  • پاسخگویی سازمانی برای تصمیمات هوش مصنوعی Organizational Accountability for AI Decisions

  • مطالعه موردی: استقرار هوش مصنوعی اخلاقی در TechNova: حاکمیت و شفافیت Case Study: Ethical AI Deployment at TechNova: Governance and Transparency

  • گزارش یافته های پاسخگویی Reporting Accountability Findings

  • مطالعه موردی: اطمینان از هوش مصنوعی اخلاقی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Ensuring Ethical AI in Healthcare

  • خلاصه بخش Section Summary

انجام ممیزی های جامع انطباق Conducting Comprehensive Compliance Audits

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تعیین اهداف برای حسابرسی انطباق Establishing Objectives for Compliance Audits

  • مطالعه موردی: ایجاد تحول استراتژیک Case Study: Driving Strategic Transformation

  • جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های انطباق Gathering and Analyzing Compliance Data

  • مطالعه موردی: افزایش انطباق با هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Compliance

  • ارزیابی رعایت مقررات در سیستم‌های هوش مصنوعی Evaluating Regulatory Adherence in AI Systems

  • مطالعه موردی: پیمایش سازگاری با هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Compliance

  • توسعه گزارش‌های انطباق و توصیه‌ها Developing Compliance Reports and Recommendations

  • مطالعه موردی: افزایش گزارش انطباق Case Study: Enhancing Compliance Reporting

  • اطمینان از انطباق مداوم در هوش مصنوعی Ensuring Ongoing Compliance in AI

  • مطالعه موردی: پیمایش سازگاری با هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Compliance

  • خلاصه بخش Section Summary

گزارش و ارتباط یافته های حسابرسی Reporting and Communicating Audit Findings

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • تهیه گزارش های حسابرسی موثر هوش مصنوعی Preparing Effective AI Audit Reports

  • مطالعه موردی: تقویت اخلاق و انطباق هوش مصنوعی Case Study: Enhancing AI Ethics and Compliance

  • ساختار یافته ها برای سهامداران کلیدی Structuring Findings for Key Stakeholders

  • مطالعه موردی: ارتباط یافته های حسابرسی برای تعامل با ذینفعان Case Study: Communicating Audit Findings for Stakeholder Engagement

  • برقراری ارتباط با نگرانی های اخلاقی و انطباق Communicating Ethical and Compliance Concerns

  • مطالعه موردی: افزایش انطباق Case Study: Enhancing Compliance

  • ارائه توصیه های اصلاحی Providing Remediation Recommendations

  • مطالعه موردی: MedTech's Strategic Compliance and Remediation Journey Case Study: MedTech's Strategic Compliance and Remediation Journey

  • ارائه یافته ها به رهبری و ذینفعان Presenting Findings to Leadership and Stakeholders

  • مطالعه موردی: پل زدن بینش حسابرسی هوش مصنوعی با ارتباطات استراتژیک در TrustBank Case Study: Bridging AI Audit Insights with Strategic Communication at TrustBank

  • خلاصه بخش Section Summary

روندها و چالش های نوظهور در حسابرسی هوش مصنوعی Emerging Trends and Challenges in AI Auditing

  • بخش مقدمه Section Introduction

  • استانداردهای جدید و در حال تحول در اخلاق و انطباق هوش مصنوعی New and Evolving Standards in AI Ethics and Compliance

  • مطالعه موردی: مسیر TechNova به سمت نوآوری مسئولانه مراقبت های بهداشتی Case Study: TechNova's Path to Responsible Healthcare Innovation

  • چالش‌های سیستم‌های هوش مصنوعی مجتمع حسابرسی Challenges in Auditing Complex AI Systems

  • مطالعه موردی: تعصب و شفافیت حسابرسی در TechNova Case Study: Auditing Bias and Transparency at TechNova

  • حسابرسی سیستم های خودمختار و خودآموز Auditing Autonomous and Self-Learning Systems

  • مطالعه موردی: حسابرسی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی Case Study: Auditing AI in Healthcare

  • آماده شدن برای روندهای نظارتی آینده هوش مصنوعی Preparing for Future AI Regulatory Trends

  • مطالعه موردی: مرور مقررات هوش مصنوعی Case Study: Navigating AI Regulations

  • ایجاد انعطاف پذیری برای نیازهای آینده حسابرسی هوش مصنوعی Building Resilience for Future AI Auditing Needs

  • مطالعه موردی: ایجاد انعطاف پذیری در حسابرسی هوش مصنوعی Case Study: Building Resilience in AI Auditing

  • خلاصه بخش Section Summary

خلاصه دوره Course Summary

  • نتیجه گیری Conclusion

نمایش نظرات

آموزش ممیز تایید شده انطباق و اخلاق با هوش مصنوعی (CACEA)
جزییات دوره
18 hours
182
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,358
4.8 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

YouAccel Training YouAccel Training

شروع به یادگیری کنید و مهارت های مورد نیاز خود را کسب کنید! بیانیه ماموریت: برای تسهیل یک محیط جامع یادگیری آنلاین برای دانشجویان. درباره شرکت YouAccel یک ارائه دهنده پیشرو در آموزش آنلاین است ، دوره هایی را در صنایع مختلف از IT و توسعه گرفته تا تجارت ، بازاریابی ، طراحی و بهره وری ارائه می دهد. تجربه آموزش الکترونیکی ارائه شده توسط YouAccel پویا است. هر دوره در High Definition با تکالیف ، آزمونها و امتحانات مربوطه که به صورت الکترونیکی تحویل و درجه بندی می شوند ، پخش می شود. کلیه دوره های YouAccel توسط مربیان دارای گواهینامه تدریس می شود که دارای چندین سال سابقه کار در زمینه ای هستند که برای آنها آموزش می دهند. این دوره ها را می توان با سرعت شخصی برگزار کرد و در چندین سطح از جمله مبتدی ، متوسط و پیشرفته ارائه می شود. دوره های آنلاین همچنین برای راحتی بیشتر با هر دستگاه تلفن همراه سازگار هستند. با استفاده از این تجربه به یک سطح جدید شخصی ، ارتباط زنده با مربیان از طریق کنسول پیام رسانی آنلاین Udemy در دسترس است. کلیه دوره ها دارای گواهی پایان دوره هستند و محدودیت سنی اعمال نمی شود.