دوره آموزشی عدالت داده‌ای: تضمین نمایندگی عادلانه در مجموعه داده‌های هوش مصنوعی

این دوره حسابی وارد عمق اهمیت هوش مصنوعی و چالش‌های بزرگش میشه، مخصوصاً وقتی داده‌هایی که برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعی استفاده میشه، نماینده همه اقشار و گروه‌ها نباشن. مربیان دوره، ماریشا ریس و مری-فرانسیس وینترز، درباره فرصت‌ها و مشکلات اصلی که باعث میشه داده‌ها در هوش مصنوعی عادلانه و منصفانه نباشن، صحبت می‌کنن.

تو این دوره یاد می‌گیریم هوش مصنوعی چیه و چطور داده‌ها در تحلیل، جمع‌آوری و تولیدش نقش دارن. همچنین چالش‌های بزرگ پیدا کردن داده‌های متنوع رو بررسی می‌کنیم، چراکه نبود تنوع باعث سوگیری (bias) در نتایج هوش مصنوعی میشه و این سوگیری می‌تونه عواقب حقوقی و اخلاقی سنگینی داشته باشه.

از کاربردهای واقعی هوش مصنوعی عادلانه تو بخش‌های مختلف مثل منابع انسانی، بازاریابی، سلامت و خدمات مالی گفته میشه و راهکارهایی برای اینکه fairness یا انصاف رو تو کل چرخه ساخت هوش مصنوعی وارد کنیم، معرفی میشه.

در نهایت، تصویر روشنی از آینده‌ای داریم که در اون هوش مصنوعی با داده‌های عادلانه و بی‌طرف تبدیل به استاندارد و ضرورت شده.

🎯 اهداف یادگیری دوره:
تعریف دقیق مفهوم «نمایش عادلانه» (Fair Representation) و دلیل اهمیتش
شناسایی چالش‌های اصلی در جمع‌آوری داده‌های متنوع برای ساخت دیتاست‌ها
توضیح روش‌های وارد کردن انصاف و عدالت تو کل چرخه تولید هوش مصنوعی
آشنایی با نقش هوش مصنوعی مولد (GenAI) در تحقق عدالت داده‌ای
معرفی مثال‌های کاربردی از هوش مصنوعی عادلانه در حوزه‌های منابع انسانی، بازاریابی، سلامت و خدمات مالی
بررسی پیامدهای حقوقی و اخلاقی استفاده از داده‌های ناعادلانه در هوش مصنوعی
ترسیم چشم‌اندازی از آینده‌ای که در اون عدالت و fairness در هوش مصنوعی به یک استاندارد همگانی تبدیل شده