في هذه الدورة حول بناء ممارسات أخلاقية وشفّافة للذكاء الاصطناعي، ستتناول كيفية دمج القيم الأساسية مثل الإنصاف والخصوصية والمساءلة في تطوير الذكاء…
في هذه الدورة حول بناء ممارسات أخلاقية وشفّافة للذكاء الاصطناعي، ستتناول كيفية دمج القيم الأساسية مثل الإنصاف والخصوصية والمساءلة في تطوير الذكاء الاصطناعي وحوكمته. كما ستستكشف الحدّ من التحيّز وهياكل الرقابة لتقليل المخاطر ودعم الامتثال القانوني. وتساعد هذه الممارسات على ضمان وفاء أنظمة الذكاء الاصطناعي لديك بالتوقّعات العامة والمتطلبات التنظيمية.
ستستكشف طرقًا لتحديد التحيّز والحدّ منه في تصميم النماذج وتدريبها. وستتعلّم كيفية تطبيق عمليات تدقيق الإنصاف، ومبادئ الخصوصية منذ مرحلة التصميم، وإفصاحات الشفافية المصمّمة لمختلف المستخدمين. كما ستستكشف قوانين حماية البيانات العالمية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون حقوق الخصوصية في كاليفورنيا (CPRA)، وتحدّد أدوارًا واضحة وعمليات مراجعة تدعم رقابة قوية. وبحلول نهاية هذه الدورة، ستعرف كيف تصمّم أنظمة ذكاء اصطناعي تعكس الأهداف الأخلاقية لمؤسستك والتزاماتها التنظيمية.
- تحديد المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي الأخلاقي والجدير بالثقة
- التعرّف على مصادر التحيّز في البيانات وتطوير النماذج
- تطبيق مبدأ الخصوصية منذ التصميم وممارسات حوكمة البيانات
- تطوير استراتيجيات شفافية للأنظمة عالية المخاطر والأنظمة عامة الأغراض
- إرساء أدوار المساءلة وهياكل الرقابة
النص
النص الكامل متاح داخل مشغّل الدرس عند بدء الدورة.
التعلّم أثناء التنقّل
تعلّم أينما كنت — يتيح لك تطبيق KnowledgeCity للجوّال مشاهدة الدروس أثناء التنقّل.