دوره آموزشی مدیریت ریسک‌های هوش مصنوعی: از 8 اشتباه رایج در محل کار اجتناب کنید

این دوره درباره‌ی اشتباهاتیه که خیلی از حرفه‌ای‌ها موقع کار با هوش مصنوعی مرتکب می‌شن و باعث هزینه‌های زیادی می‌شه. مدرس دوره، “سوریبل فلیز” (Soribel Feliz)، که خودش یه مشاور حاکمیت هوش مصنوعیه و تجربه‌ی زیادی در این زمینه داره، بهتون یاد می‌ده چطور از این اشتباهات رایج دوری کنید. این اشتباهات می‌تونن از مسائل مربوط به حریم خصوصی داده‌ها گرفته تا تصمیم‌گیری‌های جانبدارانه رو شامل بشن.

چه شما کسی باشید که محتوا تولید می‌کنه، چه مدیر تیم باشید یا کسی که برای آینده‌ی شرکت تصمیمات استراتژیک می‌گیره، این دوره بهتون کمک می‌کنه تا آگاهی استراتژیک و ابزارهای عملی لازم رو به دست بیارید. با این ابزارها می‌تونید از رعایت قوانین مطمئن بشید، از اعتبار خودتون و شرکتتون محافظت کنید و با اعتماد به نفس بیشتری کارها رو پیش ببرید.

مدرس دوره: سوریبل فلیز، مشاور حاکمیت هوش مصنوعی در صنایع تحت نظارت و مشاور سابق سیاست‌گذاری حاکمیت هوش مصنوعی برای وزارت امنیت داخلی آمریکا. ایشون سابقه‌ی پیاده‌سازی حاکمیت هوش مصنوعی در سازمان‌های مهمی مثل وزارت امنیت داخلی آمریکا، سنای آمریکا، متا، مایکروسافت و سازمان‌های با مأموریت‌محور رو داره.

اهداف یادگیری دوره:

بتونید رایج‌ترین ریسک‌های هوش مصنوعی که هم افراد و هم سازمان‌ها رو تحت تأثیر قرار می‌ده، شناسایی کنید و میزان در معرض بودن خودتون به این ریسک‌ها رو بسنجید.
بتونید روش‌های حفاظتی مشخصی رو برای محافظت از اطلاعات حساس موقع استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، هم در محیط شخصی و هم حرفه‌ای، پیاده‌سازی کنید.
بتونید نشانه‌های هشداردهنده‌ی خروجی‌های مشکل‌دار هوش مصنوعی رو تشخیص بدید و از تکنیک‌های تأیید برای اطمینان از صحت و تناسب خروجی‌ها استفاده کنید.
بتونید محدودیت‌های عملی برای استفاده از هوش مصنوعی وضع کنید که تعادلی بین مزایای بهره‌وری و مدیریت ریسک ایجاد کنه.
بتونید برنامه‌های عملی برای شیوه‌های ایمنی فردی در استفاده از هوش مصنوعی و همچنین حاکمیت هوش مصنوعی در محیط کار ایجاد کنید.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

کاربران عمومی و غیرفنی
افراد حرفه‌ای که در تولید محتوا دخیل هستند
مدیران و رهبران تیم‌ها
افرادی که در سازمان‌ها تصمیمات استراتژیک می‌گیرند
پیش‌نیازهای دوره:

درک پایه‌ای از مفاهیم و عملکرد هوش مصنوعی
آشنایی با فناوری‌های محیط کار و سیستم‌های مدیریت داده
نیازی به دانش فنی پیشرفته نیست