اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت ریسک در هوش مصنوعی: رویکردی قابل اعتماد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت ریسک در هوش مصنوعی: رویکردی قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدیریت ریسک در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 2. تعریف هوش مصنوعی قابل اعتماد و مؤلفه‌های آن
• 3. شناسایی ریسک در چرخه عمر سامانه‌های هوش مصنوعی
• 4. طبقه‌بندی ریسک‌های فنی، عملیاتی و اجتماعی
• 5. ارزیابی احتمال و شدت ریسک‌های هوش مصنوعی
• 6. ماتریس ریسک و اولویت‌بندی اقدامات کنترلی
• 7. تعیین زمینه، دامنه و معیارهای ریسک
• 8. مدل‌سازی تهدید برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 9. تحلیل آسیب‌پذیری‌های مدل‌های یادگیری ماشین
• 10. ریسک داده‌های آموزشی و کیفیت داده
• 11. سوگیری داده و ریسک تبعیض الگوریتمی
• 12. ریسک‌های حریم خصوصی در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 13. ریسک نشت اطلاعات از مدل‌های هوش مصنوعی
• 14. ریسک امنیتی حملات خصمانه به مدل‌ها
• 15. مسموم‌سازی داده و دست‌کاری فرایند آموزش
• 16. ریسک حملات تزریق دستور و دست‌کاری ورودی
• 17. ریسک توهم و تولید اطلاعات نادرست
• 18. مدیریت عدم قطعیت و اطمینان مدل
• 19. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری برای مدیریت ریسک
• 20. ارزیابی قابلیت اطمینان و پایداری مدل
• 21. ریسک تغییر توزیع داده و افت عملکرد
• 22. پایش مستمر مدل در محیط عملیاتی
• 23. تشخیص رانش داده و رانش مدل
• 24. تعریف شاخص‌های کلیدی ریسک برای سامانه‌های AI
• 25. طراحی آزمون‌های اعتبارسنجی و ارزیابی ریسک
• 26. آزمون عملکرد مدل در سناریوهای بحرانی
• 27. آزمون تنش و تحلیل رفتار در شرایط غیرعادی
• 28. ردیابی تصمیم‌ها و ثبت شواهد ارزیابی
• 29. کنترل نسخه مدل، داده و پیکربندی
• 30. مدیریت ریسک مدل‌های مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 31. ارزیابی ریسک خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ
• 32. مدیریت ریسک محتوای مضر و ناایمن
• 33. ریسک جعل، فریب و تولید محتوای مصنوعی
• 34. ارزیابی ریسک سامانه‌های هوش مصنوعی چندوجهی
• 35. امنیت زنجیره تأمین مدل‌ها و مؤلفه‌های AI
• 36. ریسک استفاده از مدل‌ها و سرویس‌های شخص ثالث
• 37. مدیریت دسترسی و کنترل استفاده از مدل
• 38. طراحی سازوکارهای انسانی در حلقه تصمیم‌گیری
• 39. تعیین حدود خودکارسازی و نقاط مداخله انسانی
• 40. مدیریت ریسک در استقرار و یکپارچه‌سازی سامانه
• 41. طرح واکنش به رخدادهای مرتبط با هوش مصنوعی
• 42. مدیریت خطا، شکست و خروج ایمن سامانه
• 43. تحلیل علل ریشه‌ای رخدادهای AI
• 44. برنامه‌ریزی تداوم کسب‌وکار برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 45. مستندسازی ریسک‌ها، کنترل‌ها و تصمیم‌های حاکمیتی
• 46. چارچوب حاکمیت ریسک هوش مصنوعی
• 47. نقش‌ها و مسئولیت‌ها در مدیریت ریسک AI
• 48. تفکیک وظایف و کنترل‌های سازمانی
• 49. مدیریت ریسک در پروژه‌های توسعه و خرید AI
• 50. ارزیابی ریسک پیش از استقرار مدل
• 51. فرایند تأیید و پذیرش ریسک
• 52. مدیریت ریسک باقی‌مانده و استثناهای کنترلی
• 53. ممیزی و ارزیابی مستقل سامانه‌های هوش مصنوعی
• 54. شفافیت و قابلیت ردیابی در تصمیم‌گیری الگوریتمی
• 55. مدیریت ریسک‌های حقوقی و انطباقی هوش مصنوعی
• 56. حفاظت از حقوق کاربران و ذی‌نفعان
• 57. ارزیابی اثرات هوش مصنوعی بر افراد و جامعه
• 58. مدیریت ریسک‌های اخلاقی و اجتماعی
• 59. ارتباطات ریسک و گزارش‌دهی به ذی‌نفعان
• 60. طراحی برنامه مدیریت ریسک برای یک سامانه واقعی
• 61. ساخت پروفایل ریسک و ثبت ریسک‌های AI
• 62. انتخاب کنترل‌های کاهنده ریسک
• 63. اندازه‌گیری اثربخشی کنترل‌های ریسک
• 64. تحلیل هزینه و فایده اقدامات کاهش ریسک
• 65. مدیریت ریسک در به‌روزرسانی و بازآموزی مدل
• 66. بازارزیابی ریسک پس از تغییر مدل یا داده
• 67. پایش ریسک در کل چرخه عمر هوش مصنوعی
• 68. طراحی فرایند بهبود مستمر مدیریت ریسک AI
• 69. مطالعه موردی ارزیابی ریسک یک سامانه هوش مصنوعی