تحليل البيانات والذكاء الاصطناعي وعلوم اتخاذ القرار
ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية وكشف التحيز في نماذج البيانات
يرجى اختيار المدينة/الجلسة أولاً قبل التسجيل.
عن هذا البرنامج
مع تزايد تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تصاعدت المخاوف المتعلقة بالعدالة والمساءلة والشفافية. يقدم هذا التدريب على الذكاء الاصطناعي الأخلاقي واكتشاف التحيز في نماذج البيانات للمشاركين الأُطر الأساسية والأدوات وأفضل الممارسات المصممة لضمان تطوير ونشر تقنيات الذكاء الاصطناعي بمسؤولية.
سيكتسب الحاضرون فهماً لكيفية نشوء التحيزات داخل مجموعات البيانات والخوارزميات، ويستكشفون طرقاً مختلفة لتحديد وتقليل التحيز، ويستعرضون هياكل الحوكمة التي تدعم الاستخدام الأخلاقي للذكاء الاصطناعي. يتضمن البرنامج دراسات حالة من الواقع توضح كيف تعزز المؤسسات الرائدة الثقة من خلال التركيز على العدالة والشمول والالتزام بمعايير الامتثال.
بحلول نهاية الدورة، سيكون المشاركون مجهزين لدمج الأُطر الأخلاقية في مبادرات الذكاء الاصطناعي، وكشف التحيزات المخفية في نماذج البيانات، وتسهيل عمليات اتخاذ القرار الشفافة.
فوائد الدورة
- فهم المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي الأخلاقي
- تحديد وتقليل التحيز داخل البيانات والخوارزميات
- تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي شفافة وقابلة للتفسير
- تعزيز الامتثال للإرشادات الأخلاقية الدولية
- تنمية الثقة والمساءلة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
النتائج الرئيسية
- شرح مبادئ الذكاء الاصطناعي الأخلاقي والمعايير العالمية ذات الصلة
- التعرف على المصادر النموذجية للتحيز في مجموعات البيانات والنماذج
- استخدام طرق لاكتشاف وتخفيف التحيز
- تعزيز الشفافية وقابلية التفسير في أنظمة الذكاء الاصطناعي
- التعامل مع الاعتبارات القانونية والتنظيمية والأخلاقية
- إنشاء أُطر حوكمة تدعم اعتماد الذكاء الاصطناعي المسؤول
- تشجيع العدالة والشمول والمساءلة في ممارسات الذكاء الاصطناعي
من ينبغي أن يحضر
- علماء البيانات وممارسو الذكاء الاصطناعي
- المتخصصون في الامتثال وإدارة المخاطر
- صناع السياسات والسلطات التنظيمية
- المديرون التنفيذيون المسؤولون عن تنفيذ الذكاء الاصطناعي
محتوى الدورة
الوحدة 1: أسس الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
- أهمية الأخلاقيات في أنظمة الذكاء الاصطناعي
- المبادئ الأساسية: العدالة، المساءلة، والشفافية
- الإرشادات والأُطُر الأخلاقية الدولية
- دراسات حالة توضيحية تُظهر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية وغير الأخلاقية
الوحدة 2: تحديد مصادر التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي
- التحيز في جمع البيانات وتمثيلها
- التحيزات المتعلقة بالخوارزميات والتصميم
- آليات التغذية الراجعة والنتائج غير المتوقعة
- أمثلة على نتائج الذكاء الاصطناعي المتحيزة في سيناريوهات عملية
الوحدة 3: مناهج اكتشاف وتقليل التحيز
- تقنيات التعرف على التحيز داخل مجموعات البيانات
- الأدوات والأُطُر المتاحة لتقييم العدالة
- استراتيجيات التخفيف من التحيز أثناء إنشاء النماذج
- تمارين تطبيقية باستخدام أدوات تحديد التحيز
الوحدة 4: تعزيز الشفافية وقابلية التفسير
- أساسيات وأدوات الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI)
- نقل قرارات الذكاء الاصطناعي بفعالية إلى الأطراف المعنية
- إيجاد التوازن بين دقة النموذج وقابلية التفسير
- دراسات حالة حول تطبيق الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
الوحدة 5: حوكمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، الامتثال، والاتجاهات المستقبلية
- إنشاء هياكل الحوكمة لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي
- الجوانب القانونية والتنظيمية التي يجب مراعاتها
- دمج المبادئ الأخلاقية في استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المؤسسية
- الاتجاهات الناشئة في الذكاء الاصطناعي المسؤول والعادل