آموزش مسترکلاس هوش مصنوعی مسئولانه: از مبتدی تا پیشرفته - آخرین آپدیت

دانلود Masterclass Responsible AI Beginners To Advance

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: تسلط بر اخلاق، حکمرانی، توضیح‌پذیری، ریسک‌های هوش مصنوعی، قانون AI اتحادیه اروپا، سوگیری، هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) و چارچوب‌های هوش مصنوعی مسئولانه درک اهمیت هوش مصنوعی مسئولانه و چالش‌های اخلاقی سیستم‌های مدرن AI یادگیری اصول محوری هوش مصنوعی مسئولانه شامل عدالت، پاسخگویی، شفافیت، توضیح‌پذیری، حریم خصوصی، ایمنی و نظارت انسانی شناسایی، اندازه‌گیری و کاهش سوگیری‌های AI در تمام چرخه حیات سیستم درک هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)، تفسیرپذیری مدل و بهترین روش‌های مستندسازی تحلیل ریسک‌های AI از جمله امنیت، اطلاعات نادرست، حریم خصوصی، سوگیری و شکست‌های مدل بررسی تأثیر AI بر جامعه، دموکراسی، اشتغال، سلامت روان و محیط زیست درک مقررات جهانی AI از جمله قانون AI اتحادیه اروپا (EU AI Act) و چارچوب‌های حکمرانی طراحی استراتژی‌های حکمرانی، مدیریت ریسک، حسابرسی و هوش مصنوعی مسئولانه در سطح سازمان یادگیری روش‌های هوش مصنوعی مسئولانه برای Generative AI، Agentic AI و سیستم‌های خودمختار ساخت یک نقشه راه جامع و چارچوب اجرایی هوش مصنوعی مسئولانه برای سازمان‌های واقعی پیشنیازها: هیچ تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی مسئولانه مورد نیاز نیست. مهارت‌های پایه کامپیوتر و کنجکاوی در مورد هوش مصنوعی کافی است. برای اکثر بخش‌های دوره، نیازی به دانش برنامه‌نویسی نیست. درک اولیه از مفاهیم AI یا یادگیری ماشین مفید است اما اجباری نیست. تمایل به یادگیری اخلاق، حکمرانی، مقررات و روش‌های توسعه مسئولانه AI.

این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.

آنچه خواهید آموخت

پودمان ۱: مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مسئولانه

  • درک اهمیت هوش مصنوعی مسئولانه

  • تعریف هوش مصنوعی مسئولانه و اخلاق

  • آشنایی با تاریخچه هوش مصنوعی مسئولانه

  • شناسایی ذینفعان کلیدی

  • بررسی پیامدهای هوش مصنوعی غیرمسئولانه

پودمان ۲: اصول محوری هوش مصنوعی مسئولانه

  • درک عدالت (Fairness) در هوش مصنوعی

  • پاسخگویی و مالکیت

  • اهمیت شفافیت

  • اخلاق در طراحی هوش مصنوعی

  • سایر اصول هوش مصنوعی

  • به‌کارگیری اصول FATE

پودمان ۳: عدالت و سوگیری در هوش مصنوعی

  • درک سوگیری (Bias) در هوش مصنوعی

  • سوگیری در چرخه حیات هوش مصنوعی

  • اندازه‌گیری عدالت در AI

  • مثال‌های واقعی از سوگیری

پودمان ۴: هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI)

  • تفاوت شفافیت در مقابل توضیح‌پذیری

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیح‌پذیر

  • انواع مدل‌ها در توضیح‌پذیری

  • تکنیک‌های کلیدی توضیح‌پذیری

  • مستندسازی برای مدل‌های هوش مصنوعی

  • ذینفعان در حوزه توضیح‌پذیری

پودمان ۵: ریسک‌های AI و تأثیرات اجتماعی

  • دسته‌بندی ریسک‌های هوش مصنوعی

  • مشکلات عملکرد مدل

  • نگرانی‌های سوگیری و امنیتی

  • تحلیل شکست‌های هوش مصنوعی

  • هوش مصنوعی و آینده مشاغل

  • نابرابری اقتصادی

  • اطلاعات نادرست و دیپ‌فیک‌ها

  • هوش مصنوعی و سلامت روان

  • هوش مصنوعی و دموکراسی

  • تأثیر محیط زیستی هوش مصنوعی

پودمان ۶: مقررات و انطباق هوش مصنوعی

  • مقررات جهانی هوش مصنوعی

  • بررسی عمیق قانون AI اتحادیه اروپا

  • هوش مصنوعی و قوانین حفاظت از داده‌ها

  • چارچوب‌های مدیریت هوش مصنوعی

پودمان ۷: حکمرانی هوش مصنوعی

  • مبانی حکمرانی هوش مصنوعی

  • چرخه حیات هوش مصنوعی قابل اعتماد

  • نقش‌ها و مسئولیت‌های حکمرانی

  • مدیریت ریسک هوش مصنوعی

  • طراحی سیاست‌های استفاده از AI

  • حکمرانی تامین‌کنندگان (Vendor Governance)

  • اصول حسابرسی هوش مصنوعی

پودمان ۸: هوش مصنوعی مسئولانه برای AI عامل‌محور

  • درک ریسک‌های Agentic AI

  • حکمرانی در سیستم‌های خودمختار

  • هوش مصنوعی انسان‌محور

  • تکنیک‌های تراز کردن مدل (Model Alignment)

  • نظارت در سیستم‌های چند-عاملی

  • استراتژی‌های Red Teaming در هوش مصنوعی

پودمان ۹: هوش مصنوعی مولد مسئولانه

  • چالش‌های اخلاقی در هوش مصنوعی مولد

  • حق چاپ و مالکیت

  • سیاست‌های ایمنی محتوا

پودمان ۱۰: ایجاد فرهنگ هوش مصنوعی مسئولانه

  • اهمیت فرهنگ سازمانی

  • تعامل با ذینفعان

  • تثبیت هوش مصنوعی مسئولانه در کل چرخه حیات AI

پودمان ۱۱: عملیات هوش مصنوعی مسئولانه

  • پاسخ به حوادث هوش مصنوعی

  • مانیتورینگ مستمر

  • مانیتورینگ حکمرانی و انطباق

  • اندازه‌گیری بلوغ هوش مصنوعی مسئولانه

پودمان ۱۲: استراتژی سازمانی هوش مصنوعی مسئولانه

  • اجزای یک استراتژی هوش مصنوعی مسئولانه

  • طراحی چارچوب هوش مصنوعی مسئولانه

  • تطبیق اصول AI با مقررات جهانی

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • اصول هوش مصنوعی مسئولانه و اخلاق AI را درک کنید.

  • سیستم‌های AI قابل اعتماد را با استفاده از اصول FATE بسازید.

  • سوگیری‌های AI را در طول چرخه حیات شناسایی و کاهش دهید.

  • تکنیک‌های هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) را پیاده‌سازی کنید.

  • ریسک‌های AI و تأثیرات اجتماعی را ارزیابی کنید.

  • با مقررات جهانی AI از جمله قانون AI اتحادیه اروپا آشنا شوید.

  • چارچوب‌های حکمرانی AI سازمانی را طراحی کنید.

  • سیاست‌ها و فرآیندهای حکمرانی AI را توسعه دهید.

  • ریسک‌های مرتبط با Agentic AI و سیستم‌های خودمختار را مدیریت کنید.

  • روش‌های هوش مصنوعی مسئولانه را در برنامه‌های Generative AI به کار ببرید.

  • استراتژی‌های هوش مصنوعی مسئولانه را در سطح سازمان ایجاد کنید.

  • بلوغ هوش مصنوعی مسئولانه را اندازه‌گیری کرده و حکمرانی AI را به طور مستمر بهبود بخشید.


سرفصل ها و درس ها

هوش مصنوعی مسئولانه چیست؟ What is Responsible AI?

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • درک اهمیت هوش مصنوعی مسئولانه Understand Responsible AI Importance

  • تعریف هوش مصنوعی مسئولانه و اخلاق Define Responsible AI and Ethics

  • یادگیری تاریخچه هوش مصنوعی مسئولانه Learn Responsible AI History

  • شناسایی ذینفعان کلیدی Identify Key Stakeholders

  • بررسی پیامدهای هوش مصنوعی غیرمسئولانه Explore Consequences of Irresponsible AI

اصول محوری (چارچوب FATE) Core Principles (FATE Framework)

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • درک عدالت در هوش مصنوعی Understanding Fairness in AI

  • پاسخگویی و مالکیت Accountability and Ownership

  • اهمیت شفافیت Importance of Transparency

  • اخلاق در طراحی هوش مصنوعی Ethics in AI Design

  • سایر اصول هوش مصنوعی Additional AI Principles

  • به‌کارگیری اصول FATE Applying FATE Principles

سوگیری و عدالت در هوش مصنوعی AI Bias & Fairness

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • درک سوگیری در هوش مصنوعی Understanding AI Bias

  • سوگیری در چرخه حیات هوش مصنوعی Bias in the AI Lifecycle

  • اندازه‌گیری عدالت در AI Measuring Fairness in AI

  • مثال‌های واقعی از سوگیری Real-World Bias Examples

شفافیت و توضیح‌پذیری (XAI) Transparency & Explainability (XAI)

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • تمایز بین شفافیت و توضیح‌پذیری Distinction Between Transparency and Explainability

  • انواع مدل‌ها در توضیح‌پذیری Model Types in Explainability

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی توضیح‌پذیر Introduction to Explainable AI

  • تکنیک‌های کلیدی در XAI Key Techniques in XAI

  • مستندسازی برای مدل‌های هوش مصنوعی Documentation for AI Models

  • ذینفعان در توضیح‌پذیری Stakeholders in Explainability

ریسک‌های هوش مصنوعی — فنی و سازمانی AI Risks — Technical & Organizational

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • درک انواع ریسک‌های هوش مصنوعی Understand AI Risk Types

  • مشکلات عملکرد مدل Model Performance Issues

  • نگرانی‌های سوگیری و امنیتی Bias and Security Concerns

  • تحلیل شکست‌های هوش مصنوعی AI Failure Analysis

تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی Societal Impact of AI

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • هوش مصنوعی و آینده مشاغل AI and the Future of Work

  • نابرابری اقتصادی و AI Economic Inequality and AI

  • اطلاعات نادرست و هوش مصنوعی Misinformation and AI

  • تأثیر AI بر سلامت روان AI's Impact on Mental Health

  • هوش مصنوعی و دموکراسی AI and Democracy

  • تأثیر محیط زیستی هوش مصنوعی Environmental Impact of AI

مقررات AI و چارچوب‌های جهانی AI Regulation & Global Frameworks

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • بررسی عمیق قانون AI اتحادیه اروپا Deep Dive into EU AI Act

  • هوش مصنوعی و قوانین حفاظت از داده‌ها AI and Data Protection Laws

  • چارچوب‌های کلیدی مدیریت AI Key AI Management Frameworks

چارچوب‌های حکمرانی هوش مصنوعی AI Governance Frameworks

  • مرور کلی بخش Section Overview

  • درک حکمرانی هوش مصنوعی Understand AI Governance

  • بررسی چرخه AI قابل اعتماد Explore Trustworthy AI Cycle

  • شناسایی نقش‌های حکمرانی Identify Governance Roles

  • درک مدیریت ریسک هوش مصنوعی Understand AI Risk Management

  • طراحی سیاست‌های استفاده از AI Design AI Use Policies

  • حکمرانی برای تامین‌کنندگان Governance for Vendors

  • اصول حسابرسی هوش مصنوعی Principles of AI Auditing

هوش مصنوعی عامل‌محور مسئولانه Responsible Agentic AI

  • مرور کلی بخش: هوش مصنوعی عامل‌محور مسئولانه Section Overview Responsible Agentic AI

  • درک ریسک‌های Agentic AI Understanding Agentic AI Risks

  • حکمرانی در سیستم‌های خودمختار Governance in Autonomous Systems

  • رویکردهای هوش مصنوعی انسان‌محور Human-Centric AI Approaches

  • تکنیک‌های تراز کردن مدل Model Alignment Techniques

  • نظارت در سیستم‌های چند-عاملی Oversight in Multi-Agent Systems

  • استراتژی‌های Red Teaming در AI AI Red Teaming Strategies

هوش مصنوعی مولد مسئولانه Responsible Generative AI

  • مرور کلی بخش: هوش مصنوعی مولد مسئولانه Section Overview Responsible Generative AI

  • چالش‌های اخلاقی در هوش مصنوعی مولد Ethical Challenges in Generative AI

  • مسائل حق چاپ و مالکیت Copyright and Ownership Issues

  • سیاست‌های محتوا و ایمنی Content Policies and Safety

ساخت فرهنگ هوش مصنوعی مسئولانه Building a Responsible AI Culture

  • مرور کلی بخش: ساخت فرهنگ هوش مصنوعی مسئولانه Section Overview Building a Responsible AI Culture

  • اهمیت فرهنگ در هوش مصنوعی Importance of Culture in AI

  • رویکردهای تعاملی Engagement Approaches

  • تثبیت RAI در چرخه حیات AI Embedding RAI in AI Lifecycle

  • مانیتورینگ و حکمرانی Monitoring and Governance

  • اندازه‌گیری بلوغ RAI Measuring RAI Maturity

پروژه نهایی — استراتژی RAI Capstone — RAI Strategy

  • مرور کلی بخش: پروژه نهایی — استراتژی RAI Section Overview Capstone — RAI Strategy

  • درک اجزای استراتژی RAI Understand RAI Strategy Components

  • طراحی چارچوب RAI Design RAI Framework

  • تطبیق اصول با مقررات Map Principles to Regulations

نمایش نظرات

آموزش مسترکلاس هوش مصنوعی مسئولانه: از مبتدی تا پیشرفته
جزییات دوره
11 hours
70
(آخرین آپدیت)
4
از 5
دارد
ندارد
ندارد
Mukesh Ranjan
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Mukesh Ranjan Mukesh Ranjan

همه چیز را گام به گام یاد بگیرید

من موکش رنجان هستم. مشاور فنی با حرفه و معلم به انتخاب. من در مجموع 17 سال سابقه کار دارم. در این 17 سال سفر من با Startup to IT Gaint کار کرده ام. من روی پلتفرم های مختلف از منبع باز تا اختصاصی کار کرده ام. زمینه های تخصص من عبارتند از اتوماسیون ابری/توسعه دهنده/یادگیری ماشین/شیرپوینت. من مشتاق یادگیری تکنولوژی جدید و آموزش هستم. دوره های من بر ارائه یک تجربه تعاملی و عملی برای دانش آموزان در یادگیری فن آوری جدید متمرکز است که یادگیری را واقعاً جالب می کند. من این دوره را طبق استاندارد صنعتی طراحی کردم که می توانید در فعالیت های روزانه خود استفاده کنید