[ابدأ في تعلم مهارة جديدة] Google Cloud ile Yapay Zeka İlkelerinin Uygulanması

مقدمة

في المشهد الرقمي اليوم، لا يمكن المبالغة في أهمية بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة. ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في تحويل الصناعات والحياة، فمن الأهمية بمكان ضمان أن تكون هذه الأنظمة عادلة وشفافة وآمنة. تقدم Google Cloud سلسلة من الدورات التدريبية عبر الإنترنت المصممة لتزويد المطورين والقادة الرقميين بالمعرفة الأساسية والأدوات العملية لتطوير وتنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. ستتناول هذه التدوينة الميزات والفوائد الرئيسية لواحدة من هذه الدورات التدريبية: "الذكاء الاصطناعي المسؤول: تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي مع Google Cloud."

الميزات الرئيسية

1. فهم مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤولتوفر هذه الدورة نظرة عامة شاملة حول مبادئ الذكاء الاصطناعي الخاصة بشركة Google وتطبيقاتها العملية.
   سيكتسب المتعلمون رؤى حول الحالة التجارية للذكاء الاصطناعي المسؤول والاعتبارات الأخلاقية التي تنطوي عليها عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.
2. تفعيل الذكاء الاصطناعي المسؤولتركز الدورة على تشغيل الذكاء الاصطناعي المسؤول داخل المنظمات، وتوفير إطار لتنفيذ أفضل الممارسات والدروس المستفادة من تجربة Google.
   سيتعلم المشاركون كيفية تحديد القضايا الأخلاقية باستخدام أفضل الممارسات لتحديد المشكلات وفهم عملية المراجعة لضمان حوكمة الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
3. التعلم العمليتتضمن الدورة مهام ووحدات عملية تسمح للمتعلمين بتطبيق المعرفة النظرية في سيناريوهات العالم الحقيقي.
   بحلول نهاية الدورة، سيكون لدى المشاركين فهم واضح لكيفية التنقل في المشهد المعقد للذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على المعايير الأخلاقية.
4. الأدوات والتقنيات العمليةسيتمكن المتعلمون من الوصول إلى الأدوات والتقنيات العملية التي تستخدمها Google Cloud لضمان الشفافية والإنصاف والأمان في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
   تتناول الدورة الخصوصية التفاضلية والتعلم الفيدرالي كطرق لحماية البيانات الحساسة وبناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي.
5. التطبيقات في العالم الحقيقيومن خلال دراسات الحالة والأمثلة، سيتمكن المشاركون من رؤية كيفية تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول في سيناريوهات العالم الحقيقي، بما في ذلك التعرف على المشاهير وعمليات تحديد المشكلات.

حالات الاستخدام

1. التخفيف من التحيز سوف يفهم المتعلمون كيفية تحديد التحيزات والتخفيف منها في أنظمة الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات مثل مكتبة TensorFlow Model Remediation.
   تعتبر هذه المهارة ضرورية لضمان العدالة في نماذج الذكاء الاصطناعي ومنع التمييز.
2. تقنيات قابلية التفسير تشمل الدورة تقنيات عملية لتفسير نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة باستخدام Google Cloud وأدوات مفتوحة المصدر.
   تساعد هذه المهارة في شرح تنبؤات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وموثوقية.
3. التعلم الآلي للحفاظ على الخصوصية سيتعلم المشاركون عن تقنيات تعزيز الخصوصية مثل الخصوصية التفاضلية والتعلم الفيدرالي.
   وتعتبر هذه التقنيات ضرورية لحماية البيانات الحساسة وضمان خصوصية المستخدم.
4. سلامة الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدم الدورة تدابير السلامة للتخفيف من المخاطر المرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
   سوف يفهم المتعلمون كيفية ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أفضل لتتوافق مع المعايير الأخلاقية.

لماذا يجب عليك الانضمام إلى هذه الدورة

في بيئة اليوم الرقمية سريعة الخطى، أصبحت الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي المسؤول أمرًا بالغ الأهمية. تم تصميم هذه الدورة لمطوري الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، وممارسي الذكاء الاصطناعي، ومهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات الذين يريدون التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم أخلاقية وموثوقة ومفيدة للمستخدمين. من خلال الانضمام إلى هذه الدورة، ستكتسب المهارات العملية اللازمة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي العادلة والشفافة والآمنة.

رابط الدورة: https://go.ltdstartupbooster.com/GoogleCloudYapayZeka-20112024

من سيستفيد من هذه الدورة؟

هذه الدورة مثالية لـ:

• مطورو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي:لتعلم كيفية تصميم وبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي العادلة.
• ممارسي الذكاء الاصطناعي:لفهم الاعتبارات الأخلاقية المتعلقة بتطوير الذكاء الاصطناعي.
• مهندسو التعلم الآلي:اكتساب تقنيات عملية لتفسير نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.

لا تتردد في إضافة أي أقسام إضافية أو تعديل المحتوى حسب الحاجة!