داده های مصنوعی به عنوان آینده حریم خصوصی هوش مصنوعی ، توضیح و انصاف: مقدمه ای برای دانشمندان داده و مدیران داده

مدرس Alexandra Ebert

انتشار 2023/08/31

مدت زمان 2h 11m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی دارد

آموزش Synthetic Data as the Future of AI Privacy, Explainability, and Fairness: An Introduction for Data Scientists and Data Executives

JRC کمیسیون اروپا داده های مصنوعی را "اصلی ترین عامل هوش مصنوعی" می داند و شرکت تحلیلگر گارتنر پیش بینی می کند که تا سال 2024 ، 60 ٪ از کل داده های آموزش هوش مصنوعی مصنوعی خواهد بود-با توجه به بسیاری از داده ها و متخصصان هوش مصنوعی هنوز با این فناوری تقویت حریم خصوصی آشنا نیستند. در این دوره ، داده های مصنوعی و کارشناس حریم خصوصی الکساندرا ابرت اصول داده های مصنوعی تولید شده توسط AI را به شما می آموزد. بیاموزید که چگونه داده های مصنوعی می توانند به شما در رعایت قوانین حفظ حریم خصوصی کمک کنند. دریابید که داده های مصنوعی تولید شده توسط AI چیست و از مزایا و محدودیت های آن استفاده کنید. بررسی کنید که چگونه داده های مصنوعی می توانند از اهداف استراتژیک سازمان شما پشتیبانی کنند. به روش هایی برای ارزیابی کیفیت داده های مصنوعی و کشف بهترین شیوه ها برای شروع با داده های مصنوعی و معرفی آن در سازمان خود بروید. به علاوه ، در مورد روشهای مختلف از داده های مصنوعی استفاده می شود ، به ویژه در زمینه AI مسئول یا هوش مصنوعی اخلاقی.

Artificial Intelligence (AI) Data Privacy Generative AI

Introduction

Why synthetic data is changing AI, data, and privacy ()

1. Why Is Synthetic Data Important?

The business problem of data vs. privacy ()

The pitfalls of legacy anonymization ()

2. Synthetic Data Fundamentals

What is synthetic data? ()

How is synthetic data generated? ()

What are the benefits of synthetic data? ()

What are the limitations of synthetic data? ()

The different categories of synthetic data ()

3. Synthetic Data Use Cases

What are the top synthetic data use cases? ()

Which industries benefit the most from synthetic data? ()

Synthetic data for privacy: Preserving AI training ()

Synthetic data for external data sharing ()

Synthetic data for digital product development ()

Synthetic data for open data and data democratization ()

Additional uses: Data augmentation, simulation, and RAI ()

4. The Executive's Guide to Synthetic Data

What executives should know about synthetic data ()

How to tie synthetic data to your strategic objectives ()

Best practices for introducing synthetic data ()

Measuring the business impact of synthetic data ()

Building trust in synthetic data ()

5. The Data Scientist's Guide to Synthetic Data

How to get started with synthetic data as a data scientist ()

Hands-on: Generating privacy-preserving synthetic data ()

Evaluating synthetic data quality and accuracy ()

Hands-on: Synthetic data for machine learning ()

Understanding why synthetic data is privacy-safe ()

6. Synthetic Data for Responsible AI

Quick recap: What is Responsible AI? ()

Why is synthetic data essential for Responsible AI? ()

AI fairness and algorithmic bias mitigation ()

XAI ()

Hands-on: Synthetic data for explainable AI ()

Synthetic data for RAI assurance and governance ()

Conclusion

How to continue your synthetic data journey ()

Ex_Files_Synthetic_Data_AI_Privacy.zip (2.0 MB)

GLOSSARY_Synthetic_Data_as_the_Future_of_AI_Privacy.zip (28 KB)

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 داده های مصنوعی به عنوان آینده حریم خصوصی هوش مصنوعی ، توضیح و انصاف: مقدمه ای برای دانشمندان داده و مدیران داده

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 Synthetic Data as the Future of AI Privacy, Explainability, and Fairness: An Introduction for Data Scientists and Data Executives در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

توسعه قابلیت های رهبری استراتژیک برای هدایت تصمیم گیری مبتنی بر داده و ایجاد سازمان هایی با عملکرد بالا. در هنر داستان سرایی داده تسلط داشته باشید، یاد بگیرید که تیم های داده را به طور موثر مدیریت کنید و درک کنید که چگونه از هوش مصنوعی برای مزیت رقابتی استفاده کنید. این دوره ها برای تحلیلگران ارشد، رهبران داده و مدیرانی که نیاز به ایجاد تحول سازمانی از طریق ابتکارات داده دارند و در عین حال به حداکثر رساندن بازده سرمایه گذاری داده ها نیاز دارند، سود می برد.

آموزش داده های مصنوعی به عنوان آینده حریم خصوصی هوش مصنوعی ، توضیح و انصاف: مقدمه ای برای دانشمندان داده و مدیران داده ، ایستگاه شماره 10 در مسیر یادگیری مقدمه ای بر مهارت های اساسی برای کار داده: استراتژی و برنامه ریزی داده ها ، است.