[100% Off] Certified AI Compliance and Ethics Auditor (CACEA) Free Course Coupon

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

وصف يعد فهم الفروق الدقيقة في تدقيق أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا في عالم اليوم الذي تعتمد عليه التكنولوجيا حيث يتشابك الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد مع عمليات صنع القرار الحاسمة. تم تصميم هذه الدورة لتقديم فحص شامل لتدقيق الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على النظريات الأساسية وراء هذه الممارسة. سيبدأ المتعلمون باستكشاف الدور الأساسي والأهمية لمدقق الذكاء الاصطناعي، واكتساب نظرة ثاقبة للمبادئ والأهداف الأساسية التي توجه عمليات تدقيق الذكاء الاصطناعي الفعالة. تمهد هذه النظرة العامة الأولية الطريق لإجراء مناقشات أعمق حول المبادئ التي يقوم عليها هذا المجال، مع تسليط الضوء على ضرورة المعايير الأخلاقية والقانونية ومعايير الامتثال في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي والإشراف عليها. وتتقدم الدورة إلى فحص تفصيلي للمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، الذي يعد بمثابة اللبنات الأساسية لفهم عملية التدقيق. سوف يكتسب المشاركون فهمًا واضحًا لدورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي، والتعرف على النماذج والتطبيقات المختلفة التي تقود الابتكارات الحديثة. تساعد المقارنات بين الأنظمة التقليدية والعمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في إنشاء فهم دقيق للتعقيدات والتحديات المتأصلة التي تطرحها تقنيات الذكاء الاصطناعي. تشكل هذه المعرفة العمود الفقري لتحديد المخاطر الشائعة المرتبطة بنشر الذكاء الاصطناعي وتطوير استراتيجيات لإدارتها بفعالية. تعد الأخلاقيات موضوعًا أساسيًا يعمل في جميع أنحاء المنهج الدراسي. سوف يتعمق الطلاب في المبادئ الأخلاقية الأساسية مثل العدالة وعدم التمييز والشفافية والمساءلة. يتم استكشاف هذه المفاهيم بالتفصيل، مما يساعد المشاركين على تقدير أهمية إنشاء أنظمة تحترم خصوصية المستخدم وتضمن المعاملة العادلة لجميع أصحاب المصلحة. يعزز هذا القسم أيضًا فهم المعايير والممارسات التي تعزز النتائج الأخلاقية، مع التركيز على الشفافية وقابلية شرح نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال تشريح هذه المبادئ، سيكون المتعلمون مجهزين بشكل أفضل لتحديد التحيز والتخفيف منه، وتعزيز ثقافة المسؤولية الأخلاقية ضمن حوكمة الذكاء الاصطناعي. يعد بناء إطار حوكمة قوي أمرًا بالغ الأهمية لأي منظمة تتطلع إلى تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. يغطي هذا المقرر المكونات والاستراتيجيات الرئيسية اللازمة لتطوير هياكل وسياسات حوكمة الذكاء الاصطناعي الفعالة. وسوف يستكشف المشاركون كيفية دمج هذه الأطر ضمن الاستراتيجيات التنظيمية، مما يضمن توافق الحوكمة مع أهداف العمل والمعايير الأخلاقية. يعد هذا التوافق ضروريًا لبناء الثقة والمرونة، خاصة مع تطور المشهد التنظيمي. ويعد فهم لوائح الذكاء الاصطناعي العالمية والخاصة بالمنطقة جانبًا مهمًا آخر يتم تناوله في هذه الدورة. سوف يكتسب المتعلمون الإلمام بالبيئة التنظيمية المحيطة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القوانين المؤثرة مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA). وتمتد المناقشات المتعلقة بالامتثال إلى ما هو أبعد من فهم القوانين نفسها إلى دراسة آثارها والعواقب المحتملة لعدم الامتثال. يزود هذا الجزء من الدورة المتعلمين بالمعرفة اللازمة لمواكبة اللوائح الناشئة، ووضعهم في موقع يسمح لهم بتوقع الاتجاهات القانونية المستقبلية والتكيف وفقًا لذلك. وتشكل إدارة المخاطر جزءًا لا يتجزأ من تدقيق الذكاء الاصطناعي، وتزود هذه الدورة المتعلمين بالمهارات اللازمة لتحديد، تقييم وتخفيف المخاطر بشكل فعال. يتم تقديم الأطر النظرية لإدارة المخاطر، مما يوفر للطلاب استراتيجيات لرصد ومعالجة حالات الفشل المحتملة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد الدورة على أهمية تقييمات المخاطر المنتظمة والتخطيط للطوارئ، وهي ممارسات حيوية للحفاظ على عمليات الذكاء الاصطناعي القوية والآمنة. ويتطلب تخطيط وإجراء عمليات تدقيق الذكاء الاصطناعي نهجًا استراتيجيًا، والذي تفصله هذه الدورة بشكل منهجي. سيتعلم المشاركون كيفية تحديد أهداف التدقيق، ووضع خطط تدقيق شاملة، وجمع الأدلة ذات الصلة لدعم نتائجهم. يتم تسليط الضوء على التوثيق وإعداد التقارير كمكونات أساسية لعملية التدقيق، مما يوفر الأدوات اللازمة لإنشاء تقارير تدقيق منظمة ومؤثرة. تغطي الدورة أيضًا أفضل الممارسات لإعداد التقارير وتوصيل نتائج التدقيق، مما يضمن أن المشاركين يمكنهم تقديم رؤاهم بشكل فعال إلى أصحاب المصلحة والقيادة، وتعزيز اتخاذ القرارات المستنيرة. وسيكتسب الطلاب أيضًا التعرف على الأدوات والتقنيات التي تساعد في تدقيق الذكاء الاصطناعي، من المتخصصين برامج لأساليب تحليل البيانات. تساعد هذه الموارد في تقييم سلامة النموذج وتفسير النتائج المعقدة بدقة. يتم التأكيد على الأسس النظرية لهذه التقنيات لضمان قدرة المشاركين على التعامل مع عمليات التدقيق بعقلية منهجية وشاملة. يعد ضمان خصوصية البيانات وأمنها في أنظمة الذكاء الاصطناعي محورًا رئيسيًا في الدورة، والذي يتناول أهمية تقليل البيانات وإخفاء الهوية والامتثال للبيانات قوانين الخصوصية. يتم تقديم هذه المفاهيم بهدف تعزيز الفهم النظري لبروتوكولات الخصوصية والأمن التي تدعم المعايير الأخلاقية. يتم تقديم تقنيات إجراء عمليات تدقيق الخصوصية، مما يمنح المتعلمين أساسًا متينًا لتقييم ممارسات إدارة البيانات في تطوير الذكاء الاصطناعي. وتستكشف الدورة أيضًا الشفافية وقابلية الشرح، وهو أمر ضروري للحفاظ على الثقة في القرارات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. سوف يتعلم الطلاب الجوانب النظرية لشرح مخرجات الذكاء الاصطناعي وضمان الشفافية في عمليات صنع القرار. تتناول الدورة أيضًا التحديات التي يفرضها تدقيق نماذج الصندوق الأسود، وتسليط الضوء على التقنيات التي تعمل على تحسين قابلية التفسير والتواصل مع أصحاب المصلحة. وأخيرًا، سوف يتعمق المشاركون في تدقيق العدالة والتحيز، وفهم مصادر وآثار التحيز في أنظمة الذكاء الاصطناعي. يؤكد المنهج على استراتيجيات تحديد التحيز وقياسه والحد منه، مما يضمن أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تنتج نتائج عادلة ومنصفة. تتم مناقشة الآثار القانونية المترتبة على تحيز الذكاء الاصطناعي لتزويد المتعلمين بمنظور شامل للتوقعات التنظيمية المرتبطة بالعدالة. وفي الختام مع فحص المساءلة والتوثيق، توفر الدورة إرشادات حول إنشاء مسارات التدقيق وإعداد التقارير عن النتائج لتعزيز الشفافية التنظيمية. يدعم هذا الإطار النظري تطوير الممارسات المستدامة التي تعطي الأولوية للمسؤولية الأخلاقية والتحسين المستمر في تدقيق الذكاء الاصطناعي. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح الكوبون، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)