دوره آموزشی اعتماد و ایمنی هوش مصنوعی: عبور از مرز جدید
1 ساعت 8 دقیقهمتوسط2025-03-11
مدرسین

Tiffany Xingyu Wang
جزئیات دوره
در این دوره پیشگامانه، تیفانی شینگیو وانگ، یکی از پیشتازان حوزه اعتماد و ایمنی (T&S)، به یکی از چالشهای مهم سازمانها میپردازد: پیشبرد نوآوری در هوش مصنوعی (AI) در حالی که ایمنی و حفاظت هم رعایت بشه. این دوره به بحثهای اخلاقی، مسئولانه و ایمن در مورد هوش مصنوعی میپردازد و راهکارهای عملی و متناسب با اصول اعتماد و ایمنی برای پذیرش هوش مصنوعی در سازمانها ارائه میده.
با استناد به دوره بنیادی خود "Become a Digital Trust and Safety Leader"، تیفانی نشون میده که چطور اصول اعتماد و ایمنی در عصر هوش مصنوعی تغییر کردهاند. او از تجربیات گستردهاش برای اشتراکگذاری تکنیکهای عملی برای کاهش ریسکهای هوش مصنوعی استفاده میکنه. در این مسیر، شما با فریمورکهای اعتماد هوش مصنوعی، استراتژیهای ایمنی بهوسیله طراحی، ارزیابی ریسک، تیمهای قرمز، و اصول نظارتی آشنا خواهید شد. در پایان این دوره، شما آمادهاید تا چالشهای جدید رو شناسایی کنید و به سازمانتون کمک کنید تا هوش مصنوعی رو در حالی که ایمن هستید، گسترش بدید.
چه در زمینه اعتماد و ایمنی، مهندسی هوش مصنوعی، سیاستگذاری یا مدیریت برند باشید، شما استراتژیهایی برای گنجاندن حسابرسی و نظارت در کل چرخه زندگی هوش مصنوعی خواهید آموخت.
اهداف یادگیری:
اهمیت اعتماد و ایمنی در سیستمهای هوش مصنوعی رو توضیح بدید.
فریمورکهای نظارتی حاکم بر هوش مصنوعی در مناطق مختلف رو شناسایی کنید.
مراحل مؤثر نقشهبرداری از ریسکها در طول چرخه زندگی هوش مصنوعی رو بیان کنید.
شیوههایی برای تضمین کیفیت دادهها و کاهش تعصبات در دادههای آموزشی هوش مصنوعی توضیح بدید.
استفاده از ارزیابیهای ایمنی و تیمهای قرمز برای شناسایی آسیبپذیریهای هوش مصنوعی رو نشون بدید.
تکنیکهایی برای ادغام هوش مصنوعی قابل توضیح و روشهای حفظ حریم خصوصی معرفی کنید.
استراتژیهایی برای طراحی کاربرمحور بهمنظور تقویت اعتماد و ایمنی در هوش مصنوعی بیان کنید.
یک چارچوب جامع پاسخ به حوادث برای سیستمهای هوش مصنوعی برنامهریزی کنید.
چگونگی حفظ نظارت مستمر و بازخورد برای بهبود هوش مصنوعی رو ارزیابی کنید.
سیاستهای حاکمیت هوش مصنوعی که با استانداردهای اخلاقی و الزامات نظارتی همراستا هستند رو توسعه بدید.
با استناد به دوره بنیادی خود "Become a Digital Trust and Safety Leader"، تیفانی نشون میده که چطور اصول اعتماد و ایمنی در عصر هوش مصنوعی تغییر کردهاند. او از تجربیات گستردهاش برای اشتراکگذاری تکنیکهای عملی برای کاهش ریسکهای هوش مصنوعی استفاده میکنه. در این مسیر، شما با فریمورکهای اعتماد هوش مصنوعی، استراتژیهای ایمنی بهوسیله طراحی، ارزیابی ریسک، تیمهای قرمز، و اصول نظارتی آشنا خواهید شد. در پایان این دوره، شما آمادهاید تا چالشهای جدید رو شناسایی کنید و به سازمانتون کمک کنید تا هوش مصنوعی رو در حالی که ایمن هستید، گسترش بدید.
چه در زمینه اعتماد و ایمنی، مهندسی هوش مصنوعی، سیاستگذاری یا مدیریت برند باشید، شما استراتژیهایی برای گنجاندن حسابرسی و نظارت در کل چرخه زندگی هوش مصنوعی خواهید آموخت.
اهداف یادگیری:
اهمیت اعتماد و ایمنی در سیستمهای هوش مصنوعی رو توضیح بدید.
فریمورکهای نظارتی حاکم بر هوش مصنوعی در مناطق مختلف رو شناسایی کنید.
مراحل مؤثر نقشهبرداری از ریسکها در طول چرخه زندگی هوش مصنوعی رو بیان کنید.
شیوههایی برای تضمین کیفیت دادهها و کاهش تعصبات در دادههای آموزشی هوش مصنوعی توضیح بدید.
استفاده از ارزیابیهای ایمنی و تیمهای قرمز برای شناسایی آسیبپذیریهای هوش مصنوعی رو نشون بدید.
تکنیکهایی برای ادغام هوش مصنوعی قابل توضیح و روشهای حفظ حریم خصوصی معرفی کنید.
استراتژیهایی برای طراحی کاربرمحور بهمنظور تقویت اعتماد و ایمنی در هوش مصنوعی بیان کنید.
یک چارچوب جامع پاسخ به حوادث برای سیستمهای هوش مصنوعی برنامهریزی کنید.
چگونگی حفظ نظارت مستمر و بازخورد برای بهبود هوش مصنوعی رو ارزیابی کنید.
سیاستهای حاکمیت هوش مصنوعی که با استانداردهای اخلاقی و الزامات نظارتی همراستا هستند رو توسعه بدید.
مهارت ها
PrivacyResponsible AIData PrivacyCybersecurityArtificial Intelligence (AI)Data ScienceOne-Off
سرفصل ها
0. مقدمه
- 01 - ساخت نردههای محافظ برای آینده ای مولد
1. مبانی اعتماد و ایمنی هوش مصنوعی
- 02 - زمینه تاریخی - از تعدیل محتوا تا حاکمیت هوش مصنوعی
- 03 - چرا اعتماد و ایمنی هوش مصنوعی اهمیت دارد؟
- 04 - اصول اصلی - چارچوب امن تر
- 05 - ذینفعان و نقشها در اعتماد و ایمنی هوش مصنوعی
2. عصر GenAI
- 06 - اصول اولیه GenAI
- 07 - خطرات و چالشهای GenAI
- 08 - یادگیری از پلتفرمهای اصلی GenAI
3. ارزیابی ریسک ایمنی هوش مصنوعی و نقشه برداری
- 09 - هدف و مراحل نقشه برداری ریسک
- 10 - انگیزهها - چرا مهاجمان هوش مصنوعی را هدف قرار میدهند
- 11 - بردارهای سوء استفاده در چرخه عمر هوش مصنوعی
- 12 - بهره برداریهای نوظهور و تاکتیکهای نسل بعدی
4. الزامات نظارتی و حاکمیتی
- 13 - چشم انداز نظارتی جهانی
- 14 - حاکمیت شرکتی و سیاست داخلی
- 15 - مستندسازی و گزارش دهی - ایجاد شفافیت و اعتماد
5. ابزارهای فنی و استراتژیهای طراحی
- 16 - اهمیت دادههای آموزشی با کیفیت بالا
- 17 - تکنیکهای ارزیابی ایمنی و تیم قرمز
- 18 - طراحی کاربر محور برای اعتماد و ایمنی
- 19 - یکپارچه سازی هوش مصنوعی قابل توضیح و تکنیکهای حفظ حریم خصوصی
6. نظارت و کاهش مداوم
- 20 - نظارت در زمان واقعی برای سیستمهای هوش مصنوعی
- 21 - ایجاد حلقههای بازخورد برای بهبود مستمر
- 22 - واکنش و مدیریت حوادث برای سیستمهای هوش مصنوعی
7. چشم انداز استراتژیک
- 23 - جهت گیریهای آینده و پذیرش سازمانی
- 24 - هوش مصنوعی و نظارت عاملی
- 25 - تمایز از طریق اعتماد
- 26 - مقیاس گذاری در سراسر سازمان
- 27 - رهبری فکری در اعتماد و ایمنی هوش مصنوعی
- 28 - پیمایش روندهای نظارتی جهانی
نتیجه گیری
- 29 - تقویت اعتماد و ایمنی هوش مصنوعی
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری اصولی رعایت استاندارد SOC 2
- دوره آموزشی حریم خصوصی و رعایت مقررات در عصر هوش مصنوعی مولد: حاکمیت دادهها، دستهبندی و فهرستبندی
- دوره آموزشی مبانی و پیادهسازی MPLS L3VPN
- دوره آموزشی ساخت برنامه حفظ حریم خصوصی در دوران GenAI
- دوره آموزشی معماری ابری: تصمیمات طراحی
- دوره آموزشی پیادهسازی پیشرفته SD-WAN
- دوره آموزشی درک و اولویتبندی حریم خصوصی دادهها
- دوره آموزشی مدیریت و مناطق استقرار Azure: بهترین شیوهها برای ساخت یک ابر با حاکمیت مناسب