کتاب آزمایشگاه سیاستی داده: از داده‌های ناشناس تا مسئولیت‌پذیری در اقتصاد هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آزمایشگاه سیاستی داده: از داده‌های ناشناس تا مسئولیت‌پذیری در اقتصاد هوش مصنوعی

موضوع کلی: اقتصاد داده و هوش مصنوعی: چالش‌ها و راهکارهای قانونی

موضوع میانی: طراحی سیاست‌های داده محور: شبیه‌سازی و ارزیابی اثرات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آزمایشگاه سیاستی داده
• 2. مبانی اقتصاد داده
• 3. مفهوم حاکمیت داده
• 4. نقش داده در هوش مصنوعی
• 5. چالش‌های حقوقی داده در عصر هوش مصنوعی
• 6. فراتر از رضایت: نگاهی به مفاهیم جدید
• 7. فراتر از مالکیت: بحث‌های نوآورانه
• 8. محدودیت‌های مدل رضایت سنتی
• 9. مشکلات مدل مالکیت داده
• 10. زمینه مقاله "Neither Consent nor Property"
• 11. معرفی آزمایشگاه سیاستی داده (Data Policy Lab)
• 12. اهداف آزمایشگاه سیاستی داده
• 13. ساختار و متدولوژی آزمایشگاه سیاستی داده
• 14. شبیه‌سازی سیاست‌های داده (Data Policy Simulation)
• 15. مدل‌سازی اثرات سیاست‌ها
• 16. ارزیابی سیاست‌های داده
• 17. طراحی سیاست‌های داده محور
• 18. اصول طراحی سیاست‌های داده
• 19. مراحل طراحی سیاست
• 20. ابزارهای شبیه‌سازی سیاست
• 21. انواع مدل‌های شبیه‌سازی
• 22. مثال‌های کاربردی شبیه‌سازی
• 23. داده‌های ناشناس (Anonymized Data)
• 24. فناوری‌های ناشناس‌سازی داده
• 25. مزایای داده‌های ناشناس
• 26. محدودیت‌های داده‌های ناشناس
• 27. ریسک بازشناسایی در داده‌های ناشناس
• 28. تکنیک‌های بهبود ناشناس‌سازی
• 29. امنیت داده‌های ناشناس
• 30. حریم خصوصی در داده‌های ناشناس
• 31. داده‌های شبه‌ناشناس (Pseudonymized Data)
• 32. تفاوت داده‌های ناشناس و شبه‌ناشناس
• 33. کاربرد داده‌های شبه‌ناشناس
• 34. مدیریت کلیدها در شبه‌ناشناس‌سازی
• 35. چالش‌های حقوقی داده‌های شبه‌ناشناس
• 36. داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
• 37. تولید داده‌های مصنوعی
• 38. مزایای داده‌های مصنوعی
• 39. محدودیت‌های داده‌های مصنوعی
• 40. کاربرد داده‌های مصنوعی در آموزش مدل‌ها
• 41. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
• 42. داده‌های فدرال (Federated Data)
• 43. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 44. مزایای یادگیری فدرال
• 45. محدودیت‌های یادگیری فدرال
• 46. حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 47. امنیت در یادگیری فدرال
• 48. کاربرد یادگیری فدرال
• 49. مدل‌های مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 50. مسئولیت‌پذیری الگوریتمی
• 51. اصول مسئولیت‌پذیری
• 52. چالش‌های انتساب مسئولیت
• 53. مسئولیت‌پذیری طراحان مدل
• 54. مسئولیت‌پذیری کاربران
• 55. مسئولیت‌پذیری داده‌پردازان
• 56. مسئولیت‌پذیری پلتفرم‌ها
• 57. مکانیسم‌های ارزیابی مسئولیت‌پذیری
• 58. شفافیت در هوش مصنوعی
• 59. مفهوم شفافیت
• 60. سطوح شفافیت
• 61. چالش‌های دستیابی به شفافیت
• 62. شفافیت در مدل‌های جعبه سیاه
• 63. شفافیت در فرآیند تصمیم‌گیری
• 64. شفافیت در مورد داده‌های آموزشی
• 65. مقررات مربوط به شفافیت
• 66. قابلیت تفسیر (Interpretability)
• 67. مفهوم قابلیت تفسیر
• 68. اهمیت قابلیت تفسیر
• 69. روش‌های افزایش قابلیت تفسیر
• 70. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 71. کاربرد قابلیت تفسیر در ارزیابی
• 72. قابلیت پاسخگویی (Accountability)
• 73. مفهوم قابلیت پاسخگویی
• 74. پیاده‌سازی قابلیت پاسخگویی
• 75. مدیریت ریسک در هوش مصنوعی
• 76. ارزیابی ریسک داده
• 77. ارزیابی ریسک الگوریتمی
• 78. ارزیابی ریسک سیستمی
• 79. مدیریت ریسک بر اساس شبیه‌سازی
• 80. برنامه‌های واکنش به ریسک
• 81. سیاست‌گذاری برای هوش مصنوعی
• 82. چارچوب‌های سیاستی
• 83. رویکردهای سیاستی نوآورانه
• 84. سیاست‌گذاری مشارکتی
• 85. سیاست‌گذاری مبتنی بر شواهد
• 86. تطبیق‌پذیری سیاست‌ها
• 87. سازمان‌های سیاست‌گذار
• 88. نقش نهادهای بین‌المللی
• 89. رگولاتورهای داده
• 90. دسترسی به داده (Data Access)
• 91. اشتراک‌گذاری داده (Data Sharing)
• 92. موانع اشتراک‌گذاری داده
• 93. سازوکارهای اشتراک‌گذاری داده
• 94. امنیت در اشتراک‌گذاری داده
• 95. حریم خصوصی در اشتراک‌گذاری داده
• 96. اقتصاد اشتراک‌گذاری داده
• 97. قوانین دسترسی به داده
• 98. حقوق داده (Data Rights)
• 99. فراتر از حقوق مالکیت
• 100. حق بر توضیح