دوره آموزشی حاکمیت داده در عصر هوش مصنوعی

سیستم‌های هوش مصنوعی بیش از هر چیز به داده وابسته‌اند، اما بسیاری از برنامه‌های سنتی Data Governance در ابتدا برای گزارش‌گیری، تحلیل داده و محیط‌های BI طراحی شده‌اند؛ نه برای سیستم‌هایی که داده را برای آموزش، استنتاج و تولید خروجی‌های هوش مصنوعی به کار می‌گیرند. همین تفاوت باعث شده است که سازمان‌ها برای استفاده قابل اعتماد از AI، نیاز به بازنگری در رویکرد خود به حاکمیت داده داشته باشند.

این دوره بررسی می‌کند که چگونه می‌توان برنامه‌های حاکمیت داده را برای عصر هوش مصنوعی آماده کرد و اطمینان حاصل کرد که داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های AI قابل اعتماد، باکیفیت و منطبق با الزامات سازمانی و قانونی هستند.

در طول دوره، نمونه‌هایی از رخدادهای واقعی مرتبط با هوش مصنوعی را از دیدگاه Data Governance بررسی می‌کنید و یاد می‌گیرید چگونه مشکلاتی مانند جمع‌آوری نادرست داده، آماده‌سازی نامناسب، کیفیت پایین داده یا استفاده نادرست از اطلاعات می‌توانند به ریسک‌های جدی در سیستم‌های AI منجر شوند.

سپس بررسی می‌کنید که مسئولیت‌های Data Governance در بخش‌های مختلف چرخه عمر AI چگونه تعریف می‌شوند؛ از Training Data و Feature Data گرفته تا داده‌های ورودی و خروجی سیستم. این رویکرد کمک می‌کند مشخص شود در هر مرحله چه داده‌هایی باید تحت کنترل، نظارت و سیاست‌های حاکمیت داده قرار بگیرند.

یکی دیگر از محورهای دوره، استفاده از ابزارها و مصنوعات حاکمیت داده مانند Business Glossary، Data Catalog و ML Metadata Store است. یاد می‌گیرید چگونه این ابزارها را برای پشتیبانی از نیازهای داده‌ای سیستم‌های هوش مصنوعی توسعه دهید.

در ادامه، نحوه گسترش یک برنامه سنتی Data Governance برای پشتیبانی از AI بررسی می‌شود. با دارایی‌های داده‌ای جدید، ابعاد کیفیت، سیاست‌ها، نقش‌ها و کنترل‌هایی آشنا می‌شوید که برای محیط‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند.

همچنین یکی از مفاهیم مهم دوره، تفکیک Data Governance از AI Governance است. درک این تفاوت به سازمان‌ها کمک می‌کند مسئولیت‌های مربوط به داده و مسئولیت‌های گسترده‌تر مربوط به مدل‌ها، کاربردها، ریسک‌ها و رفتار سیستم‌های AI را با یکدیگر اشتباه نگیرند.

در پایان دوره، دید روشن‌تری نسبت به نحوه آماده‌سازی برنامه‌های حاکمیت داده برای AI خواهید داشت و می‌توانید ساختارها و فرایندهایی ایجاد کنید که پایه‌ای مطمئن برای استفاده مسئولانه و قابل اعتماد از داده در پروژه‌های هوش مصنوعی فراهم کنند.

اهداف یادگیری
توضیح دهید که سیستم‌های AI چگونه ریسک‌ها و وابستگی‌های مرتبط با Data Governance را در چرخه عمر داده افزایش می‌دهند.
تفاوت مسئولیت‌های Data Governance و AI Governance را در پروژه‌های هوش مصنوعی تشخیص دهید.
با استفاده از نمونه‌های واقعی، خطاهای حاکمیت داده مؤثر در رخدادهای AI را شناسایی کنید.
نقاطی را که Data Governance در چرخه عمر AI اهمیت دارد، از داده‌های آموزشی تا داده‌های ورودی و خروجی، مشخص کنید.
نقش Training Data، Feature Data، Input Data و Output Data را در حاکمیت داده سیستم‌های AI بررسی کنید.
Business Glossary مناسب برای پشتیبانی از پروژه‌های AI ایجاد و توسعه دهید.
Data Catalog را برای پاسخ‌گویی به نیازهای سیستم‌های هوش مصنوعی بهبود دهید.
Metadata موردنیاز برای داده‌های Machine Learning و AI را مدیریت کنید.
ابعاد جدید کیفیت داده موردنیاز برای سیستم‌های AI را شناسایی کنید.
سیاست‌ها، نقش‌ها و کنترل‌های Data Governance را برای محیط‌های AI توسعه دهید.
یک برنامه Data Governance موجود را برای استفاده در پروژه‌های هوش مصنوعی AI-Ready کنید.
مرز میان Data Governance و AI Governance را در ساختار حاکمیت سازمانی مشخص کنید.