كل الدورات
عن الدورة
يهتم هذا المساق بالمطورين والمهندسين والمنتجين التقنيين الجدد في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي الذين يمتلكون معرفة متوسطة في تعلم الآلة ومهارات برمجية أساسية بلغة بايثون، ويرغبون في تخصيص ونشر حلول الذكاء الاصطناعي المفتوح مع تجنب الاعتماد على بائع محدد. يبدأ المساق بالتعرّف على طرق كشف التحيزات والحد منها، وتشمل تحديد الأنماط الضارة ضمن مجموعات البيانات والنتائج، واستخدام تقنيات التقييم الكمي، وتطبيق استراتيجيات التخفيف. كما يغطي تصميم واختبار الإجراءات الوقائية لضمان السلامة مثل التحقق من صحة المدخلات، وترشيح المخرجات، ومراقبة المحتوى، وتقنيات رد الفعل (red-teaming) لتعزيز مقاومة النظام لسوء الاستخدام.
ماذا ستتعلم
- تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفتوح مع التركيز على السلامة والعدالة
- كشف وتحليل التحيزات في مجموعات البيانات
- تطبيق تقنيات تقييم كمية للحد من المخاطر
- تطوير استراتيجيات تخفيف التحيزات
- تصميم إجراءات أمان متقدمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمصطلحات المتعلقة بالموضوع
- استعداد للتطبيق العملي من خلال تمارين أو دراسات حالة
المدرسون
P
Professionals from the Industry
المواضيع
أمن الحاسوب والشبكات
علوم الحاسوب
تعلم الآلة
علوم البيانات
نمذجة التهديدات
التحقق من البيانات
أمن الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي المسؤول
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
أمن الحاسوب والشبكات
علوم الحاسوب
تعلم الآلة
علوم البيانات
نمذجة التهديدات
التحقق من البيانات
أمن الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي المسؤول
General Data Protection Regulation (GDPR)
Metadata Management
إعلان
إعلان