لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مبانی هوش مصنوعی مسئولانه
- آخرین آپدیت
دانلود Foundations of Responsible AI
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در این دوره، ویلاس دار (کارآفرین، تکنولوژیست و مدافع حقوق بشر)، هوش مصنوعی مسئولانه را از اصول انتزاعی به تصمیمات مهندسی عملی تبدیل میکند و روشهایی را به شما میآموزد تا مستقیماً رفتار و نتایج سیستمهای هوش مصنوعی را شکل دهید. بیاموزید که چگونه ادغام زودهنگام شیوههای کلیدی، از بازسازیهای هزینهبر سیستم و آسیب به اعتبار برند جلوگیری میکند. نحوه یکپارچهسازی نظارت، شناسایی سوگیری و شفافیت را از ابتدای مسیر یاد بگیرید. تصمیمات حیاتی در معماری و طراحی که رفتار سیستم را تعیین میکنند بررسی کنید و سپس کشف کنید که چگونه شیوههای هوش مصنوعی مسئولانه را بدون ایجاد گلوگاه در جریانهای کاری توسعه موجود، ادغام کنید. علاوه بر این، چارچوبهای ارزیابی ریسک را مرور کنید که به جای شناسایی صرف مشکلات، راهحل تولید میکنند و ابزارهای کاربردی برای ارزیابی ریسکهای سیستمهای هوش مصنوعی و تصمیمگیریهای آگاهانه در مورد سبک-سنگین کردن گزینهها (trade-offs) را فرا بگیرید.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
معرفی دوره
Intro to the course
1. بازتعریف هوش مصنوعی مسئولانه برای تیمهای فنی
1. Reframing Responsible AI for Technical Teams
توجیه تجاری برای ادغام زودهنگام هوش مصنوعی مسئولانه
The business case for early integration of responsible AI
مهندسان به عنوان اولین پاسخدهندگان اخلاقی
Engineers as ethics first responders
معرفی اهداف دوره
Introduction to course objectives
نگاشت انتخابهای فنی به اصول اخلاقی
Mapping technical choices to ethical principles
2. نقاطی که تصمیمات فنی، هوش مصنوعی مسئولانه را شکل میدهند
2. Where Technical Decisions Shape Responsible AI
نقاط تصمیمگیری حیاتی در توسعه هوش مصنوعی
Critical decision points in AI development
ترجمه ارزشها به کد
Translating values into code
ادغام RAI در جریانهای کاری موجود
Integrating RAI into existing workflows
3. تصمیمات معماری اثرگذار
3. Architecture Decisions That Matter
ایجاد قابلیت توضیحپذیری از روز اول
Building explainability from day one
معماریهای حافظ خصوصیت
Privacy-preserving architectures
موازنه در انتخاب مدل
Model selection trade-offs
4. نظارت و تست برای هوش مصنوعی مسئولانه
4. Monitoring and Testing for Responsible AI
تست جامع برای استحکام اخلاقی
Comprehensive testing for ethical robustness
طراحی سیستمهای نظارتی موثر
Designing effective monitoring systems
معیارهای هوش مصنوعی مسئولانه
Metrics for responsible AI
تعادل بین اتوماسیون و قضاوت انسانی
Balancing automation and human judgment
رویکردهای سیستماتیک برای شناسایی سوگیری
Systematic approaches to bias detection
5. ساختارها و فرآیندهای تیمی
5. Team Structures and Processes
توزیع تخصص RAI در تیمها
Distributing RAI expertise in teams
مستندسازی برای ایجاد اعتماد
Documentation that builds trust
نقاط بازبینی سبک اما موثر
Lightweight but effective review checkpoints
شکستن موانع ارتباطی
Breaking down communication barriers
6. چارچوبهای ارزیابی ریسک و تصمیمگیری
6. Risk Assessment and Decision Frameworks
ارزیابی ریسک با تمرکز بر راهکار
Solution-focused risk assessment
درس گرفتن از پیادهسازیهای واقعی RAI
Learning from real-world RAI implementations
چارچوبهایی برای تصمیمات پیچیده موازنه
Frameworks for complex trade-off decisions
علائم هشدار زودهنگام در رفتار سیستم
Early warning signs in system behavior
ویلاس دار یک کارآفرین، فنشناس و مدافع حقوق بشر است.
Vilas Dhar رئیس و متولی بنیاد پاتریک جی مک گاورن است، یک بشردوستانه قرن بیست و یکمی که هوش مصنوعی (AI) و راه حل های داده را برای ایجاد آینده ای پر رونق، عادلانه و پایدار برای همه پیش می برد. ویلاس قبل از پیوستن به این بنیاد، دو سازمان تأثیرگذار اجتماعی موفق را تأسیس و رهبری کرد. او همچنین به عنوان همکار Gleitsman در زمینه تغییرات اجتماعی در مدرسه دولتی کندی هاروارد خدمت کرد. ویلاس که به طور مکرر در مورد عدالت در دنیایی با فناوری فعال صحبت می کند، از یک قرارداد اجتماعی جدید برای عصر دیجیتال حمایت می کند که افراد و جوامع را در توسعه محصولات جدید اولویت می دهد، فرصت های اقتصادی و اجتماعی را الهام می بخشد، و آسیب پذیرترین افراد را توانمند می کند.
نمایش نظرات