آموزش اخلاق در هوش مصنوعی مولد - آخرین آپدیت

دانلود Ethics of Generative AI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: این دوره جامع «مبانی اخلاق در هوش مصنوعی مولد»، شما را با مهارت‌های لازم برای ساخت راهکارهای هوش مصنوعی مسئولانه، شفاف و منطبق با مقررات آشنا می‌کند. در ابتدا با تسلط بر اصول بنیادین اخلاق در AI، درک دغدغه‌های اخلاقی و یادگیری چارچوب‌های حریم خصوصی داده‌ها مانند GDPR شروع خواهید کرد. سپس با پیاده‌سازی تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و استفاده از ابزارهایی مانند DALEX برای ارزیابی مدل‌ها، چالش‌های شفافیت را حل می‌کنید. در نهایت، اثرات نظارتی، اجتماعی و بازار کار هوش مصنوعی مولد را از طریق مطالعات موردی واقعی در حوزه‌های حیاتی مانند استخدام، امور مالی و مراقبت‌های بهداشتی تحلیل خواهید کرد. برای موفقیت در این دوره، باید درک پایه‌ای از مفاهیم هوش مصنوعی، مدیریت داده‌ها و آشنایی با گردش کارهای برنامه‌نویسی یا علوم داده داشته باشید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - مبانی اخلاق در هوش مصنوعی را درک کنید: یادگیری دغدغه‌های اخلاقی، چارچوب‌ها و مقررات حریم خصوصی داده‌ها - سیستم‌های هوش مصنوعی شفاف بسازید: رفع مشکل «جعبه سیاه» با استفاده از روش‌های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) - تأثیرات اجتماعی هوش مصنوعی مولد را تحلیل کنید: بررسی اثرات واقعی و نیازهای نظارتی در صنایع مختلف - رویه‌های هوش مصنوعی مسئولانه را به کار ببرید: پیاده‌سازی چارچوب‌های اخلاقی برای ایجاد راهکارهای قابل اعتماد این دوره برای متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده، توسعه‌دهندگان و متخصصان تطبیق و انطباق که بر ساخت سیستم‌های اخلاقی، مقیاس‌پذیر و اثرگذار متمرکز هستند، ایده‌آل است.

سرفصل ها و درس ها

مبانی اخلاق در هوش مصنوعی مولد Foundations of Ethical Generative AI

  • اهداف یادگیری Learning Objectives

  • منظور از اخلاق در هوش مصنوعی مولد چیست؟ What Is Meant by Ethics of GenAI?

  • دغدغه‌های اخلاقی در هوش مصنوعی مولد Ethical Concerns of GenAI

  • چارچوب اخلاق در هوش مصنوعی AI Ethics Framework

  • چارچوب اخلاق در هوش مصنوعی: الزامات کلیدی AI Ethics Framework: Key Requirements

  • اهمیت اخلاق در هوش مصنوعی مولد Importance of Ethics in GenAI

  • حریم خصوصی داده‌ها برای هوش مصنوعی اخلاقی Data Privacy for Ethical GenAI

  • عناصر حریم خصوصی داده‌ها Elements of Data Privacy

  • چالش‌های جمع‌آوری داده‌ها Challenges in Data Collection

  • محافظت از حریم خصوصی داده‌ها Safeguarding Data Privacy

  • قوانین و مقررات حریم خصوصی داده‌ها Data Privacy Laws and Regulations

  • قوانین حریم خصوصی: مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) Data Privacy Laws and Regulations: General Data Protection Regulation (GDPR)

  • موارد کاربردی Use Cases

  • موارد کاربردی: چالش‌ها Use Cases: Challenges

شفافیت و قابلیت توضیح در هوش مصنوعی مولد Transparency & Explainability in Generative AI

  • جعبه سیاه در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد Black Box in GenAI System

  • چرا جعبه سیاه چالشی برای اخلاق در هوش مصنوعی است؟ How Is the Black Box a Challenge to Ethical GenAI?

  • موارد کاربردی جعبه سیاه در هوش مصنوعی مولد Use Cases of GenAI Black Box

  • هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) چیست؟ What Is XAI?

  • چگونه XAI را پیاده‌سازی کنیم؟ How to Implement XAI?

  • تکنیک‌های شفافیت مدل Model Transparency Techniques

  • ابزارهای XAI XAI Tools

  • سناریوی استفاده از DALEX برای ارزیابی مدل هوش مصنوعی Scenario Using DALEX to Evaluate a GenAI Model

تأثیرات نظارتی، اجتماعی و اخلاقی هوش مصنوعی مولد Regulatory, Societal, and Ethical Impacts of Generative AI

  • نیاز به چارچوب‌های نظارتی Need for Regulatory Frameworks

  • هوش مصنوعی مولد چگونه بر بازار کار تأثیر می‌گذارد؟ How Is GenAI Impacting the Labor Market?

  • مطالعه موردی در استخدام: بررسی کلی Case Study on Hiring: Overview

  • مطالعه موردی در امور مالی: بررسی کلی Case Study on Finance: Overview

  • مطالعه موردی در مراقبت‌های بهداشتی: بررسی کلی Case Study on Healthcare: Overview

نمایش نظرات

آموزش اخلاق در هوش مصنوعی مولد
جزییات دوره
5h 47m
27
(آخرین آپدیت)
303
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده