Hands-On Certified AI Governance Engineering with Python

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 :

تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي. هذه الدورة عبارة عن دليل عملي كامل لبناء مركز قيادة حوكمة الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات باستخدام Python وStreamlit ولوحات المعلومات وخطوط التقييم ومراقبة سير العمل ورسم خرائط الامتثال وتقارير التدقيق. نظرًا لأن المؤسسات تتبنى الذكاء الاصطناعي التوليدي وLLMs ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات RAG ومساعدي الطيارين وسير عمل الأتمتة وأدوات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية، فإنها تحتاج إلى أكثر من مجرد السياسات والعروض التقديمية. إنهم بحاجة إلى أنظمة عملية يمكنها تتبع استخدام الذكاء الاصطناعي، ومن يستخدمه، ومدى خطورته، ومدى جودة أدائه، وما إذا كان يتبع السياسات الداخلية، وما إذا كان يمكنه تقديم أدلة للقادة والمدققين والمنظمين. في هذه الدورة، ستقوم ببناء منصة كاملة لحوكمة الذكاء الاصطناعي من الصفر. ستبدأ بإنشاء مخزون الذكاء الاصطناعي الذي يتتبع النماذج والوكلاء وحالات الاستخدام وسير العمل ومجموعات البيانات والمطالبات والبائعين والمالكين والمراجعين والموافقين. بعد ذلك، ستقوم بإنشاء لوحات معلومات لرؤية استخدام الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عدد مكالمات النماذج، واستخدام الفريق، وحالات الاستخدام الأعلى، واستهلاك الرمز المميز، والتكلفة المقدرة، والقيم المتطرفة باهظة الثمن، واتجاهات الاستخدام عبر الأقسام ووحدات الأعمال. ستقوم أيضًا ببناء أدوات عملية لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تسجيل المخاطر حسب حالة الاستخدام، والنموذج، وسير العمل، ومستوى الاستقلالية، وحساسية البيانات، وتأثير المستخدم، والتعرض التنظيمي. ستقوم بإنشاء سير عمل معالجة للمشكلات المفتوحة، والإجراءات المعينة، والعناصر المتأخرة، ومعدلات الإغلاق، وتتبع تقليل المخاطر. وتغطي الدورة أيضًا تقييم النموذج، وتقييم LLM، ومراقبة وكيل الذكاء الاصطناعي. سوف تتعلم كيفية تتبع مقاييس الأداء مثل زمن الوصول، ومعدلات الخطأ، ومعدلات النجاح، وجودة الاستجابة، وإشارات الهلوسة، ومؤشرات الإخراج غير الآمنة، والانجراف. ستقوم بإنشاء سجلات سريعة واستجابة لإمكانية التتبع، ومراقبة مكالمات وقرارات أدوات الوكيل، وقياس معدلات المراجعة البشرية في الحلقة، والتصعيد، والتجاوزات، وسير عمل الموافقة. ويركز جزء كبير من الدورة على الامتثال للذكاء الاصطناعي وإنفاذ السياسات. ستقوم بتعيين أنظمة الذكاء الاصطناعي لأطر الحوكمة والسياسات الداخلية والضوابط والأدلة والاستثناءات وفجوات الامتثال. ستبني إصدارات السياسة، وتتبع القواعد، ولوحات معلومات فعالية الدرابزين، والكشف عن تعرض البيانات الحساسة، وفحوصات PII، وتنبيهات الحقن الفوري، واكتشاف كسر الحماية، ومراقبة المخرجات غير الآمنة. ستقوم أيضًا بإنشاء أدوات حوكمة عملية مثل بطاقات النماذج، وتقييمات تأثير الذكاء الاصطناعي، ومسارات التدقيق، ومتتبعات الحوادث، وتقارير الإصلاح، وملخصات اللوحة، وحزم التدقيق، وأدلة الامتثال القابلة للتنزيل. بحلول نهاية الدورة التدريبية، ستكون قد قمت ببناء مركز قيادة حوكمة الذكاء الاصطناعي جاهز للمحفظة والذي يجلب معًا المخزون والاستخدام والتكلفة والمخاطر والامتثال والتقييمات وحواجز الحماية ومراقبة الوكيل وتتبع الحوادث وأدلة التدقيق والتقارير التنفيذية في لوحة تحكم واحدة موحدة. هذه الدورة مثالية لمهندسي الذكاء الاصطناعي ومطوري بايثون وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومديري منتجات الذكاء الاصطناعي ومحترفي المخاطر وفرق الامتثال وفرق الأمان والمدققين والاستشاريين وقادة التكنولوجيا الذين يرغبون في تجاوز نظرية حوكمة الذكاء الاصطناعي وتعلم كيفية بناء أنظمة حوكمة حقيقية. إذا كنت ترغب في فهم حوكمة الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي المسؤول، وإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، ومراقبة LLM، وحوكمة الوكيل، و RAG الحوكمة، والامتثال للذكاء الاصطناعي، ولوحات معلومات الذكاء الاصطناعي من خلال مشاريع Python العملية، تم تصميم هذه الدورة التدريبية خصيصًا لك.

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)