کتاب صوتی مطالعات موردی: درس‌های اخلاقی از پروژه‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مطالعات موردی: درس‌های اخلاقی از پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Responsible AI و چارچوب‌های اخلاقی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مسئولانه و اهمیت آن
• 2. چارچوب‌های اخلاقی در هوش مصنوعی: مروری بر اصول کلیدی
• 3. تعریف و شناسایی سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 4. تاثیر سوگیری بر نتایج و تصمیمات هوش مصنوعی
• 5. مطالعه موردی: سوگیری جنسیتی در سیستم‌های تشخیص چهره
• 6. مطالعه موردی: سوگیری نژادی در الگوریتم‌های پیش‌بینی جرم
• 7. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. روش‌های ارزیابی شفافیت مدل (LIME، SHAP)
• 9. مطالعه موردی: شکست شفافیت در سیستم‌های اعتبارسنجی وام
• 10. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی: تعیین مقصر در صورت بروز خطا
• 11. مطالعه موردی: تصادفات خودروهای خودران و مسئولیت قانونی
• 12. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 13. استانداردهای حریم خصوصی (GDPR، CCPA) و تاثیر آن‌ها بر هوش مصنوعی
• 14. مطالعه موردی: نقض حریم خصوصی در دستیارهای صوتی هوشمند
• 15. امنیت هوش مصنوعی: تهدیدات و آسیب‌پذیری‌ها
• 16. حملات خصمانه (Adversarial Attacks) و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 17. مطالعه موردی: دستکاری تصاویر توسط حملات خصمانه
• 18. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 19. رضایت آگاهانه و حقوق کاربران در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 20. مطالعه موردی: استفاده غیرمجاز از داده‌های کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 21. تاثیر هوش مصنوعی بر اشتغال و عدالت اجتماعی
• 22. مطالعه موردی: اتوماسیون مشاغل و پیامدهای اقتصادی
• 23. مسئولیت اجتماعی شرکت‌ها در توسعه و استقرار هوش مصنوعی
• 24. مطالعه موردی: پروژه‌های هوش مصنوعی برای کمک به افراد دارای معلولیت
• 25. چالش‌های اخلاقی در کاربردهای نظامی هوش مصنوعی
• 26. مطالعه موردی: سلاح‌های خودکار و نگرانی‌های اخلاقی
• 27. هوش مصنوعی و تبعیض: شناسایی و کاهش اثرات منفی
• 28. مطالعه موردی: الگوریتم‌های استخدام و تبعیض ناخواسته
• 29. نقش قانون‌گذاران و نهادهای نظارتی در هوش مصنوعی مسئولانه
• 30. استانداردهای اخلاقی پیشنهادی برای هوش مصنوعی (IEEE، Partnership on AI)
• 31. مطالعه موردی: تلاش‌های قانون‌گذاری برای تنظیم هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا
• 32. مبانی فلسفی هوش مصنوعی و اخلاق
• 33. ارتباط بین ارزش‌های انسانی و طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی
• 34. مطالعه موردی: تاثیر هوش مصنوعی بر مفهوم انسانیت
• 35. اخلاق در طراحی رابط کاربری هوش مصنوعی
• 36. ایجاد رابط‌های کاربری قابل اعتماد و قابل فهم
• 37. مطالعه موردی: طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های تشخیص احساسات
• 38. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها (Data Augmentation, Re-weighting)
• 39. روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی از نظر اخلاقی
• 40. مطالعه موردی: استفاده از تکنیک‌های کاهش سوگیری در سیستم‌های تشخیص تقلب
• 41. چالش‌های اخلاقی در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 42. مسائل مربوط به تولید محتوای جعلی (Deepfakes) و اخبار نادرست
• 43. مطالعه موردی: تاثیر LLM ها بر انتشار اطلاعات غلط
• 44. اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت
• 45. مطالعه موردی: تشخیص بیماری‌ها با استفاده از هوش مصنوعی و ملاحظات اخلاقی
• 46. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 47. مطالعه موردی: تاثیر الگوریتم‌های توصیه‌گر بر قطبی‌سازی سیاسی
• 48. چالش‌های اخلاقی در کاربردهای هوش مصنوعی در آموزش
• 49. مطالعه موردی: استفاده از هوش مصنوعی برای ارزیابی عملکرد دانش‌آموزان
• 50. اخلاق در توسعه و استفاده از ربات‌ها
• 51. مطالعه موردی: ربات‌های همراه و مسائل مربوط به اعتماد و استقلال
• 52. آینده هوش مصنوعی مسئولانه: روندهای نوظهور و چالش‌های پیش رو
• 53. مطالعه موردی: تاثیر متاورس بر مسائل اخلاقی هوش مصنوعی