الحوكمة وإدارة المخاطر والامتثال
حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي
تهيّئ هذه الدورة التي تمتد خمسة أيام المتخصصين لحكم البيانات التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتغطي أسس حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها وضوابط الخصوصية والنزاهة في خطوط الذكاء الاصطناعي والرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة. ويكتسب المشاركون مهارات في تصميم حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي وتقييم بيانات التدريب وضبط الخصوصية والنزاهة وتقارير تأكيد بيانات الذكاء الاصطناعي.
المقدمة
تهيّئ دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي المتخصصين لحكم البيانات التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويعمل المشاركون عبر أطر حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها للنماذج وحماية الخصوصية عبر خطوط الذكاء الاصطناعي وضوابط النزاهة ضد التسميم والتسريب والتلاعب وهياكل حوكمة البيانات والرصد والتأكيد للذكاء الاصطناعي كانضباط واحد مترابط. ويربط البرنامج مجموعات البيانات التي تغذي المؤسسة بها الذكاء الاصطناعي بانضباط الحوكمة والخصوصية والنزاهة الذي يحفظ المخرجات موثوقة ومشروعة. ونتيجة لذلك، يكتسب المتدربون إلمامًا عمليًا بحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تقوّي الدورة الحكم في الحوكمة والإلمام بالخصوصية وانضباط نزاهة البيانات.
أهداف دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي
- شرح مبادئ حوكمة البيانات وتطبيقها على الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق هياكل حوكمة البيانات والوصاية والملكية لبيانات الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق تقييم مصادر بيانات التدريب وترخيصها والأساس القانوني.
- تطبيق جودة البيانات ومصدرها وتسلسلها لبيانات النموذج.
- تطبيق مبادئ الخصوصية عبر خطوط الذكاء الاصطناعي ومراحل المعالجة.
- تطبيق تقليل البيانات وإخفاء الهوية وضبط مخاطر إعادة التعريف.
- تطبيق ضوابط النزاهة ضد تسميم البيانات والتلاعب بها.
- تطبيق الحماية من تسريب النموذج واستخراج بيانات التدريب.
- تطبيق NIST AI RMF وISO/IEC 42001 على حوكمة البيانات.
- تطبيق رصد بيانات الذكاء الاصطناعي والتدقيق وتقارير الحوكمة.
منهجية الدورة
- جلسات تفاعلية مبنية على حالات حوكمة بيانات ذكاء اصطناعي ونزاهتها.
- ورش عمل على تسلسل البيانات وتصميم الخصوصية وربط ضوابط النزاهة.
- تمارين جماعية على تقييم بيانات التدريب وسيناريوهات التسريب والتقارير.
- تدريب عملي على سجلات البيانات وخرائط التسلسل وقوائم النزاهة.
- محاكاة لمراجعة حوكمة بيانات ذكاء اصطناعي وحادث نزاهة.
- تدريب من المدرب ومراجعة الأقران لخطط حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي الشخصية.
الفئات المستهدفة
- المتخصصون في حوكمة البيانات وحوكمة الذكاء الاصطناعي.
- مسؤولو حماية البيانات والخصوصية.
- علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي وهندسو البيانات.
- موظفو المخاطر والالتزام والتدقيق الداخلي الذين يغطون الذكاء الاصطناعي.
- متخصصو أمن المعلومات والنزاهة.
- المستشارون في حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي والخصوصية.
محتوى دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي
أسس حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي
- • مفاهيم حوكمة البيانات ومتطلباتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
- • مجالات معرفة DAMA-DMBOK مطبقة على بيانات الذكاء الاصطناعي.
- • هياكل حوكمة البيانات ومجالسها ووصايتها للذكاء الاصطناعي.
- • الأدوار: مالك البيانات والواصي ومالك النموذج ومالك الضابط.
- • سياسة بيانات الذكاء الاصطناعي ومعايير المصادر وبوابات الاعتماد.
- • إخفاقات حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي الشائعة وعلاماتها.
- • مناقشة حالة: نموذج دُرّب على بيانات لم يكن لأحد حق استخدامها.
مصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص
- • مصادر بيانات التدريب: الداخلية والمشتراة والمُجمّعة والاصطناعية.
- • الأساس القانوني والموافقة وتحديد الغرض لتدريب الذكاء الاصطناعي.
- • تقييم الترخيص وحقوق النشر وشروط الاستخدام.
- • العناية الواجبة في اقتناء البيانات وإقرارات الموردين.
- • توليد البيانات الاصطناعية ومخاطر حوكمتها.
- • اتفاقيات مشاركة البيانات وترتيبات بيانات الأطراف الثالثة.
- • ورشة عمل: تقييم مصدر بيانات تدريب مقابل معايير قانونية وأخلاقية.
جودة البيانات ومصدرها وتسلسلها
- • أبعاد جودة البيانات للذكاء الاصطناعي: الدقة والاكتمال والتوازن والحداثة.
- • تقييم التمثيلية والتغطية لبيانات التدريب.
- • وسم البيانات وجودة التعليق والمراجعة البشرية.
- • مصدر البيانات وتسلسلها وإصداراتها للنماذج.
- • رسم تسلسل البيانات من المصدر إلى مدخل النموذج.
- • سجلات البيانات والتوثيق وقابلية إعادة الإنتاج.
- • تمرين: بناء خريطة تسلسل ومدخل سجل بيانات.
الخصوصية وضوابط النزاهة في خطوط الذكاء الاصطناعي
- • مبادئ الخصوصية عبر الجمع والتدريب والاستدلال والمخرجات.
- • تقليل البيانات واختيار السمات للخصوصية.
- • إخفاء الهوية والترميز الزائف ومخاطر إعادة التعريف.
- • الدفاع ضد تسميم البيانات والأبواب الخلفية والتلاعب.
- • تسريب النموذج واستخراج بيانات التدريب واستنتاج العضوية.
- • ضبط الوصول والتسجيل وقابلية التتبع لبيانات التدريب.
- • محاكاة: الاستجابة لحادث نزاهة أو تسريب بيانات.
الرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة
- • مواءمة أطر حوكمة البيانات مع NIST AI RMF وISO/IEC 42001.
- • الرصد المستمر لجودة بيانات الذكاء الاصطناعي وانحرافها.
- • مقاييس حوكمة البيانات ومؤشراتها ولوحاتها.
- • تدقيق معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي وأدلة النزاهة.
- • تقييم أثر الخصوصية ومراجعة حماية البيانات للذكاء الاصطناعي.
- • تقارير الحوكمة للمجالس واللجان والجهات التنظيمية.
- • المشروع الختامي: عرض إطار لحوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي.
الخاتمة
عند إتمام دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي بنجاح، يكتسب المشاركون إلمامًا عمليًا بأطر حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها وضوابط الخصوصية والنزاهة عبر خطوط الذكاء الاصطناعي والرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة. كما يكتسبون مهارات في تصميم حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي وتقييم بيانات التدريب وضبط الخصوصية والنزاهة وتقارير تأكيد بيانات الذكاء الاصطناعي التي تُبقي أنظمة الذكاء الاصطناعي مشروعة وموثوقة وقابلة للدفاع. ويصمم مركز جينتكس للتدريب هذا البرنامج لمساعدة المتخصصين على حكم بيانات الذكاء الاصطناعي بثقة.
الأسئلة الشائعة
ما هي دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
تهيّئ المتخصصين لحكم البيانات التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي. وتمتد الدورة عبر أسس حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها وضوابط الخصوصية والنزاهة في خطوط الذكاء الاصطناعي والرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة.
ما هي أبرز فوائد الالتحاق بدورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
تكتسب إلمامًا عمليًا بحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي يربط مجموعات البيانات التي تغذي المؤسسة بها الذكاء الاصطناعي بانضباط الحوكمة والخصوصية والنزاهة الذي يحفظ المخرجات موثوقة ومشروعة. وتحسّن الدورة هيكلة الحوكمة وتقييم بيانات التدريب وتقوّي ممارسة التسلسل والمصدر وتصقل ضوابط الخصوصية والنزاهة وتمنحك رصدًا وتقارير تأكيد تصمد أمام الجهات التنظيمية والتدقيق.
ما هي المهارات التي سأكتسبها من دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
ستطور أربع مهارات أساسية: تصميم إطار حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي والوصاية، وتقييم مصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص، وإدارة جودة البيانات ومصدرها وتسلسلها للذكاء الاصطناعي، وضبط الخصوصية والنزاهة مع تقارير تأكيد بيانات الذكاء الاصطناعي.
ما هي الأدوات أو المنهجيات أو المعايير التي تغطيها دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
تغطي الدورة مفاهيم حوكمة البيانات ومتطلباتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي، ومجالات معرفة DAMA-DMBOK مطبقة على بيانات الذكاء الاصطناعي، وهياكل الحوكمة ومجالسها ووصايتها، والأدوار من مالك البيانات والواصي ومالك النموذج ومالك الضابط، وسياسة بيانات الذكاء الاصطناعي ومعايير المصادر وبوابات الاعتماد، ومصادر بيانات التدريب من الداخلية والمشتراة والمُجمّعة والاصطناعية، والأساس القانوني والموافقة وتحديد الغرض، وتقييم الترخيص وحقوق النشر وشروط الاستخدام، والعناية الواجبة في اقتناء البيانات وإقرارات الموردين، وتوليد البيانات الاصطناعية ومخاطر حوكمتها، واتفاقيات مشاركة البيانات وترتيبات الأطراف الثالثة، وأبعاد جودة البيانات للذكاء الاصطناعي من الدقة والاكتمال والتوازن والحداثة، وتقييم التمثيلية والتغطية، ووسم البيانات وجودة التعليق والمراجعة البشرية، ومصدر البيانات وتسلسلها وإصداراتها، ورسم تسلسل البيانات من المصدر إلى مدخل النموذج، وسجلات البيانات والتوثيق وقابلية إعادة الإنتاج، ومبادئ الخصوصية عبر الجمع والتدريب والاستدلال والمخرجات، وتقليل البيانات واختيار السمات، وإخفاء الهوية والترميز الزائف ومخاطر إعادة التعريف، والدفاع ضد تسميم البيانات والأبواب الخلفية والتلاعب، وتسريب النموذج واستخراج بيانات التدريب واستنتاج العضوية، وضبط الوصول والتسجيل وقابلية التتبع، ومواءمة NIST AI RMF وISO/IEC 42001، والرصد المستمر لجودة البيانات والانحراف، ومقاييس حوكمة البيانات ومؤشراتها ولوحاتها، وتدقيق معالجة البيانات وأدلة النزاهة، وتقييم أثر الخصوصية ومراجعة حماية البيانات، وتقارير الحوكمة للمجالس واللجان والجهات التنظيمية.
كيف يتم تطبيق ما تتضمنه دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي" في بيئة العمل الفعلية؟
يطبق المشاركون المحتوى على عمل واقعي مثل تقييم مصدر بيانات تدريب مقابل معايير قانونية وأخلاقية، وبناء خريطة تسلسل ومدخل سجل بيانات، وتوثيق مجموعة بيانات تدريب لإعادة الإنتاج، واختبار مقاومة التسميم والتسريب، وتصميم ضوابط خصوصية لخط ذكاء اصطناعي، وتشغيل تقييم أثر خصوصية للذكاء الاصطناعي، وتدقيق معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي، وعرض إطار حوكمة على مجلس أو جهة تنظيمية. ويدعم المنهج نفسه العناية الواجبة بمجموعات البيانات وتوثيق النموذج.
اتصل بفريقنا ودعنا نساعدك في العثور على الخيار المناسب.
المقدمة
تهيّئ دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي المتخصصين لحكم البيانات التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي. ويعمل المشاركون عبر أطر حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها للنماذج وحماية الخصوصية عبر خطوط الذكاء الاصطناعي وضوابط النزاهة ضد التسميم والتسريب والتلاعب وهياكل حوكمة البيانات والرصد والتأكيد للذكاء الاصطناعي كانضباط واحد مترابط. ويربط البرنامج مجموعات البيانات التي تغذي المؤسسة بها الذكاء الاصطناعي بانضباط الحوكمة والخصوصية والنزاهة الذي يحفظ المخرجات موثوقة ومشروعة. ونتيجة لذلك، يكتسب المتدربون إلمامًا عمليًا بحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تقوّي الدورة الحكم في الحوكمة والإلمام بالخصوصية وانضباط نزاهة البيانات.
أهداف دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي
- شرح مبادئ حوكمة البيانات وتطبيقها على الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق هياكل حوكمة البيانات والوصاية والملكية لبيانات الذكاء الاصطناعي.
- تطبيق تقييم مصادر بيانات التدريب وترخيصها والأساس القانوني.
- تطبيق جودة البيانات ومصدرها وتسلسلها لبيانات النموذج.
- تطبيق مبادئ الخصوصية عبر خطوط الذكاء الاصطناعي ومراحل المعالجة.
- تطبيق تقليل البيانات وإخفاء الهوية وضبط مخاطر إعادة التعريف.
- تطبيق ضوابط النزاهة ضد تسميم البيانات والتلاعب بها.
- تطبيق الحماية من تسريب النموذج واستخراج بيانات التدريب.
- تطبيق NIST AI RMF وISO/IEC 42001 على حوكمة البيانات.
- تطبيق رصد بيانات الذكاء الاصطناعي والتدقيق وتقارير الحوكمة.
منهجية الدورة
- جلسات تفاعلية مبنية على حالات حوكمة بيانات ذكاء اصطناعي ونزاهتها.
- ورش عمل على تسلسل البيانات وتصميم الخصوصية وربط ضوابط النزاهة.
- تمارين جماعية على تقييم بيانات التدريب وسيناريوهات التسريب والتقارير.
- تدريب عملي على سجلات البيانات وخرائط التسلسل وقوائم النزاهة.
- محاكاة لمراجعة حوكمة بيانات ذكاء اصطناعي وحادث نزاهة.
- تدريب من المدرب ومراجعة الأقران لخطط حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي الشخصية.
الفئات المستهدفة
- المتخصصون في حوكمة البيانات وحوكمة الذكاء الاصطناعي.
- مسؤولو حماية البيانات والخصوصية.
- علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي وهندسو البيانات.
- موظفو المخاطر والالتزام والتدقيق الداخلي الذين يغطون الذكاء الاصطناعي.
- متخصصو أمن المعلومات والنزاهة.
- المستشارون في حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي والخصوصية.
محتوى دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي
أسس حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي
- • مفاهيم حوكمة البيانات ومتطلباتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
- • مجالات معرفة DAMA-DMBOK مطبقة على بيانات الذكاء الاصطناعي.
- • هياكل حوكمة البيانات ومجالسها ووصايتها للذكاء الاصطناعي.
- • الأدوار: مالك البيانات والواصي ومالك النموذج ومالك الضابط.
- • سياسة بيانات الذكاء الاصطناعي ومعايير المصادر وبوابات الاعتماد.
- • إخفاقات حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي الشائعة وعلاماتها.
- • مناقشة حالة: نموذج دُرّب على بيانات لم يكن لأحد حق استخدامها.
مصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص
- • مصادر بيانات التدريب: الداخلية والمشتراة والمُجمّعة والاصطناعية.
- • الأساس القانوني والموافقة وتحديد الغرض لتدريب الذكاء الاصطناعي.
- • تقييم الترخيص وحقوق النشر وشروط الاستخدام.
- • العناية الواجبة في اقتناء البيانات وإقرارات الموردين.
- • توليد البيانات الاصطناعية ومخاطر حوكمتها.
- • اتفاقيات مشاركة البيانات وترتيبات بيانات الأطراف الثالثة.
- • ورشة عمل: تقييم مصدر بيانات تدريب مقابل معايير قانونية وأخلاقية.
جودة البيانات ومصدرها وتسلسلها
- • أبعاد جودة البيانات للذكاء الاصطناعي: الدقة والاكتمال والتوازن والحداثة.
- • تقييم التمثيلية والتغطية لبيانات التدريب.
- • وسم البيانات وجودة التعليق والمراجعة البشرية.
- • مصدر البيانات وتسلسلها وإصداراتها للنماذج.
- • رسم تسلسل البيانات من المصدر إلى مدخل النموذج.
- • سجلات البيانات والتوثيق وقابلية إعادة الإنتاج.
- • تمرين: بناء خريطة تسلسل ومدخل سجل بيانات.
الخصوصية وضوابط النزاهة في خطوط الذكاء الاصطناعي
- • مبادئ الخصوصية عبر الجمع والتدريب والاستدلال والمخرجات.
- • تقليل البيانات واختيار السمات للخصوصية.
- • إخفاء الهوية والترميز الزائف ومخاطر إعادة التعريف.
- • الدفاع ضد تسميم البيانات والأبواب الخلفية والتلاعب.
- • تسريب النموذج واستخراج بيانات التدريب واستنتاج العضوية.
- • ضبط الوصول والتسجيل وقابلية التتبع لبيانات التدريب.
- • محاكاة: الاستجابة لحادث نزاهة أو تسريب بيانات.
الرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة
- • مواءمة أطر حوكمة البيانات مع NIST AI RMF وISO/IEC 42001.
- • الرصد المستمر لجودة بيانات الذكاء الاصطناعي وانحرافها.
- • مقاييس حوكمة البيانات ومؤشراتها ولوحاتها.
- • تدقيق معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي وأدلة النزاهة.
- • تقييم أثر الخصوصية ومراجعة حماية البيانات للذكاء الاصطناعي.
- • تقارير الحوكمة للمجالس واللجان والجهات التنظيمية.
- • المشروع الختامي: عرض إطار لحوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي.
الخاتمة
عند إتمام دورة حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي بنجاح، يكتسب المشاركون إلمامًا عمليًا بأطر حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها وضوابط الخصوصية والنزاهة عبر خطوط الذكاء الاصطناعي والرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة. كما يكتسبون مهارات في تصميم حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي وتقييم بيانات التدريب وضبط الخصوصية والنزاهة وتقارير تأكيد بيانات الذكاء الاصطناعي التي تُبقي أنظمة الذكاء الاصطناعي مشروعة وموثوقة وقابلة للدفاع. ويصمم مركز جينتكس للتدريب هذا البرنامج لمساعدة المتخصصين على حكم بيانات الذكاء الاصطناعي بثقة.
الأسئلة الشائعة
ما هي دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
تهيّئ المتخصصين لحكم البيانات التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي. وتمتد الدورة عبر أسس حوكمة البيانات للذكاء الاصطناعي ومصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص وجودة البيانات ومصدرها وتسلسلها وضوابط الخصوصية والنزاهة في خطوط الذكاء الاصطناعي والرصد والتأكيد وتقارير الحوكمة.
ما هي أبرز فوائد الالتحاق بدورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
تكتسب إلمامًا عمليًا بحوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي يربط مجموعات البيانات التي تغذي المؤسسة بها الذكاء الاصطناعي بانضباط الحوكمة والخصوصية والنزاهة الذي يحفظ المخرجات موثوقة ومشروعة. وتحسّن الدورة هيكلة الحوكمة وتقييم بيانات التدريب وتقوّي ممارسة التسلسل والمصدر وتصقل ضوابط الخصوصية والنزاهة وتمنحك رصدًا وتقارير تأكيد تصمد أمام الجهات التنظيمية والتدقيق.
ما هي المهارات التي سأكتسبها من دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
ستطور أربع مهارات أساسية: تصميم إطار حوكمة بيانات الذكاء الاصطناعي والوصاية، وتقييم مصادر بيانات التدريب والموافقة والترخيص، وإدارة جودة البيانات ومصدرها وتسلسلها للذكاء الاصطناعي، وضبط الخصوصية والنزاهة مع تقارير تأكيد بيانات الذكاء الاصطناعي.
ما هي الأدوات أو المنهجيات أو المعايير التي تغطيها دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي"؟
تغطي الدورة مفاهيم حوكمة البيانات ومتطلباتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي، ومجالات معرفة DAMA-DMBOK مطبقة على بيانات الذكاء الاصطناعي، وهياكل الحوكمة ومجالسها ووصايتها، والأدوار من مالك البيانات والواصي ومالك النموذج ومالك الضابط، وسياسة بيانات الذكاء الاصطناعي ومعايير المصادر وبوابات الاعتماد، ومصادر بيانات التدريب من الداخلية والمشتراة والمُجمّعة والاصطناعية، والأساس القانوني والموافقة وتحديد الغرض، وتقييم الترخيص وحقوق النشر وشروط الاستخدام، والعناية الواجبة في اقتناء البيانات وإقرارات الموردين، وتوليد البيانات الاصطناعية ومخاطر حوكمتها، واتفاقيات مشاركة البيانات وترتيبات الأطراف الثالثة، وأبعاد جودة البيانات للذكاء الاصطناعي من الدقة والاكتمال والتوازن والحداثة، وتقييم التمثيلية والتغطية، ووسم البيانات وجودة التعليق والمراجعة البشرية، ومصدر البيانات وتسلسلها وإصداراتها، ورسم تسلسل البيانات من المصدر إلى مدخل النموذج، وسجلات البيانات والتوثيق وقابلية إعادة الإنتاج، ومبادئ الخصوصية عبر الجمع والتدريب والاستدلال والمخرجات، وتقليل البيانات واختيار السمات، وإخفاء الهوية والترميز الزائف ومخاطر إعادة التعريف، والدفاع ضد تسميم البيانات والأبواب الخلفية والتلاعب، وتسريب النموذج واستخراج بيانات التدريب واستنتاج العضوية، وضبط الوصول والتسجيل وقابلية التتبع، ومواءمة NIST AI RMF وISO/IEC 42001، والرصد المستمر لجودة البيانات والانحراف، ومقاييس حوكمة البيانات ومؤشراتها ولوحاتها، وتدقيق معالجة البيانات وأدلة النزاهة، وتقييم أثر الخصوصية ومراجعة حماية البيانات، وتقارير الحوكمة للمجالس واللجان والجهات التنظيمية.
كيف يتم تطبيق ما تتضمنه دورة "حوكمة البيانات والخصوصية والنزاهة في الذكاء الاصطناعي" في بيئة العمل الفعلية؟
يطبق المشاركون المحتوى على عمل واقعي مثل تقييم مصدر بيانات تدريب مقابل معايير قانونية وأخلاقية، وبناء خريطة تسلسل ومدخل سجل بيانات، وتوثيق مجموعة بيانات تدريب لإعادة الإنتاج، واختبار مقاومة التسميم والتسريب، وتصميم ضوابط خصوصية لخط ذكاء اصطناعي، وتشغيل تقييم أثر خصوصية للذكاء الاصطناعي، وتدقيق معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي، وعرض إطار حوكمة على مجلس أو جهة تنظيمية. ويدعم المنهج نفسه العناية الواجبة بمجموعات البيانات وتوثيق النموذج.
شركاء في التعلم والتطوير
يشمل شركاؤنا في التعلم شركات ومؤسسات رائدة تثق في مركز جينتكس للتدريب لتقديم دورات تدريبية احترافية وبرامج تطوير مهني عالية الجودة. معًا نقدم برامج تدريبية مؤثرة تدعم تنمية المهارات، وتطوير القيادات، وتعزيز التميز المؤسسي من خلال دورات تدريبية دولية مصممة لتلبية احتياجات مختلف القطاعات.
.png)
