مبانی مسئول هوش مصنوعی

مدرس Vilas Dhar

انتشار 2025/08/25

مدت زمان 1h 8m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Foundations of Responsible AI

در این دوره ، ویلاس دار - یک کارآفرین ، تکنسین و مدافع حقوق بشر - مسئولیت هوش مصنوعی را از اصول انتزاعی به تصمیمات مهندسی عملی تبدیل می کند و راه هایی را برای شکل گیری مستقیم رفتار و پیامدهای سیستم هوش مصنوعی به شما نشان می دهد. دریابید که چگونه ادغام اولیه شیوه های کلیدی مانع از بازسازی سیستم های گران قیمت و آسیب شهرت می شود. از ابتدا نحوه ادغام نظارت ، تشخیص تعصب و شفافیت را بیاموزید. معماری مهم و تصمیمات طراحی را که رفتار سیستم را شکل می دهد ، بررسی کنید. سپس نحوه ادغام شیوه های مسئول AI را در گردش کار توسعه موجود بدون ایجاد تنگناها کشف کنید. بعلاوه ، چارچوبهای ارزیابی ریسک را که به جای شناسایی مشکلات ، با استفاده از ابزارهای عملی برای ارزیابی خطرات سیستم هوش مصنوعی و تصمیم گیری در مورد تجارت آگاهانه ، به جای شناسایی مشکلات ، به جای شناسایی مشکلات ، بیش از این کار می کنند.

Artificial Intelligence (AI) هوش مصنوعی مسئول

Introduction

Intro to the course ()

1. Reframing Responsible AI for Technical Teams

Introduction to course objectives ()

The business case for early integration of responsible AI ()

Engineers as ethics first responders ()

Mapping technical choices to ethical principles ()

2. Where Technical Decisions Shape Responsible AI

Critical decision points in AI development ()

Translating values into code ()

Integrating RAI into existing workflows ()

3. Architecture Decisions That Matter

Model selection trade-offs ()

Building explainability from day one ()

Privacy-preserving architectures ()

4. Monitoring and Testing for Responsible AI

Metrics for responsible AI ()

Designing effective monitoring systems ()

Systematic approaches to bias detection ()

Balancing automation and human judgment ()

Comprehensive testing for ethical robustness ()

5. Team Structures and Processes

Distributing RAI expertise in teams ()

Documentation that builds trust ()

Lightweight but effective review checkpoints ()

Breaking down communication barriers ()

6. Risk Assessment and Decision Frameworks

Solution-focused risk assessment ()

Early warning signs in system behavior ()

Frameworks for complex trade-off decisions ()

Learning from real-world RAI implementations ()

A roadmap for the future ()

Conclusion

What's next ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش مبانی مسئول هوش مصنوعی

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Foundations of Responsible AI در 4 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

آیا آماده‌اید تا مهارت‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی خود را به سطح بعدی ببرید؟ این مسیر یادگیری جامع شما را با دانش و ابزارهایی برای پیشرفت در این زمینه مجهز می کند. نحوه استفاده از داده ها، ساخت و بهینه سازی مدل ها و مدیریت عملیات هوش مصنوعی را بیاموزید. یادگیری عمیق، یادگیری تقویتی و GAN ها را کاوش کنید. برای ایجاد راه حل های تاثیرگذار هوش مصنوعی و ایجاد نوآوری، تخصص را به دست آورید. سفر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص هوش مصنوعی از امروز شروع کنید.

آموزش مبانی مسئول هوش مصنوعی ، ایستگاه شماره 14 در مسیر یادگیری مهارت های خود را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ارتقا دهید ، است.

مسیر یادگیری مهارت های خود را در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی ارتقا دهید

تبدیل به یک مهندس هوش مصنوعی شوید که سیستم های هوشمند را در مقیاس طراحی، می سازد و به کار می گیرد. این مسیر یادگیری برای مهندسین نرم افزار، دانشمندان داده و متخصصان فناوری که آماده رهبری نوآوری هوش مصنوعی هستند، مناسب است. کارشناسی ارشد LLM، تنظیم دقیق، معماری RAG، پایگاه های داده برداری، استقرار ابر، و شیوه های هوش مصنوعی مسئول. به متخصصی تبدیل شوید که تحقیقات پیشرفته را با راه حل های آماده تولید که ارزش کسب و کار را افزایش می دهد، پیوند می دهد.

آموزش مبانی مسئول هوش مصنوعی ، ایستگاه شماره 10 در مسیر یادگیری یک مهندس هوش مصنوعی شوید ، است.

مسیر یادگیری یک مهندس هوش مصنوعی شوید

گسترش هوش مصنوعی نیاز به ساخت و استقرار سیستم ها و محصولات هوش مصنوعی را به طور مسئولانه برجسته می کند. این به این معنی است که تیم‌های متقابل را زودتر و بیشتر انجام دهید، چارچوب‌هایی را برای ساخت محصولات مسئول بدانید و حسابرسی الگوریتمی را برای کاهش تعصب درک کنید. این مسیر یادگیری اطلاعات عملی در مورد هوش مصنوعی مسئول، حاکمیت و ممیزی الگوریتمی برای ساخت محصولات هوش مصنوعی تا حد امکان مسئولانه و عادلانه ارائه می دهد.

آموزش مبانی مسئول هوش مصنوعی ، ایستگاه شماره 1 در مسیر یادگیری تسلط بر هوش مصنوعی مسئول: از مفهوم تا حسابرسی ، است.

مسیر یادگیری تسلط بر هوش مصنوعی مسئول: از مفهوم تا حسابرسی

برای مدیران باتجربه ای که به سمت نقش های رهبری سازمانی پیشرفت می کنند، این مسیر تسلط هوش مصنوعی و هوش فناوری استراتژیک را ایجاد می کند تا با اطمینان در عصر هوش مصنوعی پیشروی کند. یاد بگیرید که هوش مصنوعی مولد را در استراتژی کسب و کار ادغام کنید، تفکر انتقادی را با ابزارهای هوش مصنوعی تقویت کنید و تیم ها را در لبه نوآوری نگه دارید. برای ایجاد تحول و پذیرش در کل سازمان، مهارت‌هایی را در حکمرانی هوش مصنوعی، مدیریت تغییر و طراحی سیستم اخلاقی توسعه دهید.

آموزش مبانی مسئول هوش مصنوعی ، ایستگاه شماره 3 در مسیر یادگیری سواد فنی و آمادگی آینده برای مدیران ارشد و رهبران ارشد ، است.