آموزش اخلاق و مقررات در هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) - آخرین آپدیت

دانلود Ethics and Regulations in Explainable AI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای تصمیماتی می‌گیرند که بر زندگی انسان‌ها تأثیر می‌گذارد، اما اکثر توسعه‌دهندگان در توضیح نحوه اتخاذ این تصمیمات دچار مشکل هستند که این امر منجر به ریسک‌های قانونی، اخلاقی و فنی می‌شود. در دوره «اخلاق و مقررات در هوش مصنوعی قابل توضیح»، شما یاد می‌گیرید چگونه سیستم‌های هوش مصنوعی شفافی بسازید که علاوه بر بهبود توانمندی‌های فنی، الزامات نظارتی را نیز برآورده کنند. ابتدا، از طریق بررسی نمونه‌های واقعی شکست‌های هوش مصنوعی، نحوه شناسایی و پیشگیری از ریسک‌های اخلاقی را بررسی خواهید کرد. سپس، متوجه می‌شوید که مقرراتی مانند GDPR و قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) چگونه انواع مختلفی از توضیحات هوش مصنوعی را الزامی می‌کنند. در نهایت، نحوه ایجاد توضیحات فنی برای ذینفعان مختلف را خواهید آموخت. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم در زمینه توسعه اخلاقی هوش مصنوعی و انطباق با مقررات را کسب خواهید کرد تا سیستم‌های قابل اعتمادی بسازید که الزامات قانونی را برآورده کرده و اعتماد کاربران را جلب کنند.

سرفصل ها و درس ها

شناسایی ریسک‌های اخلاقی در سیستم‌های هوش مصنوعی غیرشفاف Identifying Ethical Risks in Opaque AI Systems

  • زمانی که استخدام با هوش مصنوعی شکست خورد When AI Recruiting Went Wrong

  • نیمه تاریک هوش مصنوعی جعبه سیاه The Dark Side of Black Box AI

  • دمو: رویکردهای ضروری برای هوش مصنوعی اخلاقی Demo: Essential Approaches for Ethical AI

بررسی چارچوب‌های مقرراتی و قانونی Navigating Regulatory Frameworks

  • قوانین چگونه شفافیت هوش مصنوعی را الزامی می‌کنند How Laws Require AI Transparency

  • زمانی که باید تصمیمات هوش مصنوعی را توضیح دهید When You Must Explain AI Decisions

  • درک انواع مختلف توضیح‌پذیری Understanding Multiple Types of Explainability

تطبیق استراتژی‌های توضیح‌پذیری برای ذینفعان مختلف Adapting Explainability Strategies to Different Stakeholders

  • شناخت ذینفعان شما Understanding Your Stakeholders

  • دمو: تطبیق دادن توضیحات Demo: Adapting Explanations

  • انتخاب استراتژی مناسب توضیح‌پذیری Choosing the Right Explainability Strategy

نمایش نظرات

آموزش اخلاق و مقررات در هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI)
جزییات دوره
42m
9
(آخرین آپدیت)
5
از 5
دارد
دارد
دارد
Dan Tofan
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dan Tofan Dan Tofan

دن دهه ها پیش برنامه نویسی را بر روی Clone Spectrum آغاز كرد و فعالیت حرفه ای برنامه نویسی خود را از سال 2003 آغاز كرد. دن با اشتیاق به یادگیری برای تحصیل در دانشگاه گرونینگن به هلند مهاجرت كرد. اکنون ، دان به پایان نامه دکترای خود در زمینه تصمیم گیری و کسب دانش در معماری نرم افزار و حدود دوازده نشریه با صدها استناد افتخار می کند. دن سالها از فناوریهای مایکروسافت استفاده می کرد ، اما به تدریج به پایتون ، لینوکس و AWS مهاجرت کرد تا اطلاعات بیشتری در مورد دنیای رایانه کسب کند. در حال حاضر ، دان یک برنامه نویس تمام وقت پایتون در دفتر رومانی یک شرکت جهانی در حوزه تحقیق است.