جمع آوری داده های اخلاقی برای پیاده سازی هوش مصنوعی

<h3>توضیح</h3> <h4>این دوره در مورد چیست؟</h4> برای هر پیاده سازی هوش مصنوعی، جمع آوری داده ها اولین مرحله محاسباتی اصلی در چرخه عمر توسعه هوش مصنوعی است. کیفیت، قابل اعتماد بودن و ارزش بلندمدت محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی به ترکیب شیوه‌های اخلاقی، که شامل حفظ شفافیت و مسئولیت‌پذیری است، بستگی دارد. ملاحظات اخلاقی شامل احترام به حقوق و حریم خصوصی افرادی است که داده‌های آنها جمع‌آوری می‌شود، اجتناب از سوء استفاده از داده‌ها، و اطمینان از عدالت در حین ایجاد اعتماد. در این دوره، مربی برندیس مارشال، استراتژی‌های کلیدی را پوشش می‌دهد که مدیریت جمع‌آوری داده‌های اخلاقی را تقویت می‌کند، به استقلال افراد احترام می‌گذارد و با مقررات قانونی مطابقت دارد. در طول مسیر، بینش هایی در مورد تأثیر اجرای این استراتژی ها بر کارکنان دانش جمع آوری کنید - و یاد بگیرید که چگونه به نگرانی های آنها رسیدگی کنید. </p> <p>این دوره شامل نقش بازی مبتنی بر هوش مصنوعی است. نقش بازی به شما امکان می دهد آنچه را که در شبیه سازی های تعاملی مکالمات دنیای واقعی آموخته اید تمرین کنید.</p> <h3>اهداف</h3> <h4>تا پایان این دوره چه کاری می توانم انجام دهم؟</h4> <ul> <li>توازن بین اخلاق و اثربخشی در شیوه های جمع آوری داده ها را ارزیابی کنید.</li> <li>برای اطمینان از انطباق با استانداردهای اخلاقی، راهبردهای حاکمیت داده و حفاظت را اجرا کنید.</li> <li>رضایت صریح کاربر را برای جمع‌آوری داده‌ها به طور مؤثر دریافت و مدیریت کنید.</li> <li>برای محافظت از حریم خصوصی کاربر، از تکنیک‌های ناشناس و رمزگذاری استفاده کنید.</li> <li>سوگیری ها در داده های جمع آوری شده را مسئولانه شناسایی و کاهش دهید.</li> </ul></p> <h3>مخاطب</h3> <h4>این دوره برای چه کسانی است؟</h4> <ul> <li>متخصصان فناوری اطلاعات</li> <li>متخصصان یادگیری ماشین</li> <li>متخصصان هوش مصنوعی</li> <li>مدیران داده</li> </ul></p> <h3>پیش نیازها</h3> <h4>چه چیزی باید قبل از شرکت در این دوره بدانم؟</h4> <ul> <li>درک اولیه هوش مصنوعی</li> <li>درک اولیه اصول مدیریت داده</li> </ul></p>