Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias

مقدمة حول الدورة

في عالم يتزايد فيه استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، تصبح قضايا العدالة والتحيز من أهم الموضوعات التي يجب أن نلتفت إليها. تعتبر دورة العدالة والتحيز في بيانات الذكاء الاصطناعي منصة مثالية للمبتدئين والمحترفين الذين يرغبون في فهم كيفية تأثير هذه المشاكل على القرارات الهامة التي تتخذها نماذج التعلم الآلي.

نظرة عامة على الدورة

تستعرض هذه الدورة الأساسية الأسس المتعلقة بالعدالة والتحيز في التعلم الآلي. مع تزايد استخدام النماذج التنبؤية في اتخاذ القرارات المهمة، من قبول الجامعات إلى قرارات القروض، يصبح من الضروري حماية هذه النماذج من التنبؤات غير العادلة.

محتوى الدورة

• العدالة والحماية في التعلم الآلي: في الأسبوع الأول، نستعرض مفهوم العدالة في سياق التعلم الآلي وما يعنيه تحقيق العدالة الحقيقية في سيناريوهات مختلفة.
• بناء نماذج عادلة: النظرية والممارسة: في هذا الأسبوع، سنتناول كيفية التصدي لظاهرة عدم العدالة وكيفية بناء نماذج لا تنتهك مبادئ العدالة التي درستها مسبقًا.
• العوامل البشرية: تقليل التحيز في البيانات: في هذا الأسبوع، سنتناول التحيزات البشرية التي تتسرب إلى عملية جمع البيانات واختيار السمات، وهدفنا هو إزالة التحيز قبل بناء النموذج.

التوصية

إذا كنت تبحث عن دورة تعزز معرفتك بفهم الأخلاقيات في الذكاء الاصطناعي وتساعدك على بناء نماذج أكثر عدالة، فإن دورة العدالة والتحيز في بيانات الذكاء الاصطناعي هي الخيار المثالي. الدورة سهلة المتابعة ومصممة بشكل جيد، مما يسهل على المشاركين من جميع المستويات الحصول على الفائدة القصوى.

خاتمة

في النهاية، تعد قضايا العدالة والتحيز أساسية لتحقيق استخدام فعال وأخلاقي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. الالتحاق بهذه الدورة سوف يضعك على المسار الصحيح لفهم هذه المواضيع الهامة والمساهمة في بناء نماذج منصفة.

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias