دوره آموزشی چارچوب هوش مصنوعی مسئولانه برای محصول هوش مصنوعی سازمانی شما

اگر هوش مصنوعی شما اشتباه تصمیم بگیره چی میشه؟ مثلا درخواست وام رد بشه به دلیل تبعیض، یا تصادفی در حین رانندگی خودکار پیش بیاد، یا یک رسوایی در زمینه حریم خصوصی ایجاد بشه؟ این اتفاق‌ها دیگه فقط در فیلم‌های علمی تخیلی نیستند؛ بلکه می‌تونن برای شرکت‌ها میلیون‌ها دلار ضرر به بار بیارن و پیش‌بینی میشه که در آینده این ضررها به میلیاردها دلار برسه.

در این دوره، آلینا ژانگ، دانشمند ارشد داده، شما رو با پنج حلقه هوش مصنوعی مسئولانه آشنا می‌کنه—یک چارچوب عملی که می‌تونید ازش برای اطمینان از این که محصولات هوش مصنوعی شما اخلاقی، امن، شفاف، حساس به حریم خصوصی و منصفانه هستند استفاده کنید. در این دوره، با اتفاقات واقعی که در دنیای هوش مصنوعی پیش اومده و آزمایش‌های فکری مثل "محدودکننده کاغذساز" و "حداکثر کردن لبخند" آشنا می‌شید. در طول دوره، بینش‌های مهم و دیدگاه‌های کارشناسان برجسته در زمینه هوش مصنوعی رو خواهید شنید تا یاد بگیرید چطور هوش مصنوعی طراحی کنید که حریم خصوصی رو رعایت کنه، تبعیض رو از بین ببره، امنیت رو تقویت کنه و شفافیت و پاسخگویی رو ترویج بده.

اهداف یادگیری:
پیشرفت در شغل هوش مصنوعی: با یادگیری استراتژی‌های هوش مصنوعی مسئولانه، مهارت‌های ضروری برای موفقیت در هوش مصنوعی سازمانی رو بدست بیارید.
آشنایی با پنج حلقه هوش مصنوعی مسئولانه: یاد می‌گیرید چطور هوش مصنوعی طراحی کنید که اخلاقی، امن، قابل توضیح، حساس به حریم خصوصی و منصفانه باشه.
تحلیل اتفاقات واقعی در هوش مصنوعی: از جمله ابزار استخدامی با تبعیض آمازون، سوءاستفاده از داده‌های متا، الگوریتم ناقص واکسن استنفورد، تحقیق حمله خصمانه تسلا، الگوریتم‌های تبعیض‌آمیز عدالت کیفری و کلاهبرداری‌های دیپ‌فیک در سرمایه‌گذاری‌های ارزهای دیجیتال.
کسب بینش‌های تخصصی: از پیشگامان هوش مصنوعی مثل جفری هینتون، برنده جایزه نوبل و سایر رهبران صنعت در زمینه توسعه هوش مصنوعی مسئولانه.
کاهش خطرات هوش مصنوعی: با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مثل آموزش خصمانه، کدنویسی امن و نظارت مداوم برای محافظت از سیستم‌های هوش مصنوعی.
افزایش انصاف و پاسخگویی در هوش مصنوعی: با استفاده از مجموعه داده‌های متنوع، تیم‌های متوازن و معیارهای انصاف برای کم کردن تبعیض.
بهبود شفافیت در هوش مصنوعی: با استفاده از ابزارها و روش‌های توضیح‌پذیری مانند LIME و SHAP تا تصمیمات هوش مصنوعی قابل تفسیر بشه.
تقویت حفاظت از حریم خصوصی: با اجرای حریم خصوصی تفاضلی و یادگیری فدرال برای حفاظت از داده‌های حساس.