البيانات الاصطناعية والذكاء الاصطناعي المحافظ على الخصوصية

التخصص : ادارة البيانات

برنامج متقدم لفهم البيانات الاصطناعية وتقنيات حماية الخصوصية وبناء أطر موثوقة لاستخدام البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الحد من مخاطر الكشف وإعادة التعرف.
المدة: 5 أيام
المستوى: متقدم

المقدمة

أصبحت القدرة على الاستفادة من البيانات دون تعريض المعلومات الحساسة للكشف أحد الأبعاد الاستراتيجية لتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. ومع تزايد الاعتماد على مجموعات البيانات واسعة النطاق، تتطلب المؤسسات فهماً متقدماً للآليات التي توازن بين قيمة البيانات ومتطلبات الخصوصية والحوكمة.
تتناول هذه الدورة مفهوم البيانات الاصطناعية وأساليب توليدها وتقييمها، إلى جانب الخصوصية التفاضلية، والتعلم الاتحادي، وتقنيات الحوسبة المعززة للخصوصية. كما تركز على مخاطر إعادة التعرف وتسرب المعلومات، وتقييم جودة البيانات، وتصميم أطر مؤسسية تدعم الاستخدام المسؤول للبيانات في دورة حياة الذكاء الاصطناعي، بما يتسق مع مبادئ الحوكمة والمسؤولية المؤسسية..

الفئات المستهدفة

  • متخصصو الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
  • علماء ومحللو البيانات
  • مسؤولو حوكمة البيانات وإدارتها
  • مسؤولو الخصوصية وحماية البيانات
  • متخصصو المخاطر والامتثال التقني
  • مدراء التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي
  • مهندسو ومعماريو البيانات
  • المستشارون في الذكاء الاصطناعي وحوكمة البيانات

المهارات المستهدفة

  • فهم بنية واستخدامات البيانات الاصطناعية
  • تحليل تقنيات المحافظة على الخصوصية
  • تقييم مخاطر الكشف وإعادة التعرف
  • فهم الخصوصية التفاضلية وآلياتها
  • استيعاب نماذج التعلم الاتحادي
  • تقييم جودة البيانات الاصطناعية وفائدتها
  • تصميم ضوابط حوكمة للبيانات الحساسة
  • دمج الخصوصية في دورة حياة الذكاء الاصطناعي

المخرجات المتوقعة

  • تفسير المبادئ الأساسية للبيانات الاصطناعية وعلاقتها بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي.
  • التمييز بين الأساليب المختلفة للمحافظة على الخصوصية واختيارها وفق طبيعة البيانات والمخاطر.
  • تحليل مخاطر تسرب البيانات وإعادة التعرف على الأفراد في بيئات الذكاء الاصطناعي.
  • تقييم البيانات الاصطناعية من حيث الجودة والفائدة والخصوصية.
  • فهم دور الخصوصية التفاضلية والتعلم الاتحادي في تقليل مشاركة البيانات الحساسة.
  • تحديد الضوابط الحوكمية اللازمة لإدارة البيانات الاصطناعية وتقنيات المحافظة على الخصوصية.
  • دمج اعتبارات الخصوصية والمساءلة ضمن دورة حياة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مفهوم البيانات الاصطناعية وخصائصها ومصادرها
  • الفروق بين البيانات الحقيقية والمجهولة والاصطناعية
  • دوافع استخدام البيانات الاصطناعية في المؤسسات
  • أساليب توليد البيانات الجدولية والنصية والمرئية الاصطناعية
  • الفرص والقيود والمخاطر المرتبطة باستخدام البيانات الاصطناعية

  • مبادئ الخصوصية وحماية البيانات في بيئات الذكاء الاصطناعي
  • مخاطر تسرب المعلومات من البيانات والنماذج
  • مخاطر إعادة التعرف والاستدلال على المعلومات الحساسة
  • تقليل البيانات وتحديد الغرض والتحكم في الوصول
  • تقييم مخاطر الخصوصية عبر دورة حياة البيانات

  • مبادئ الخصوصية التفاضلية وآليات حماية البيانات
  • التعلم الاتحادي وتقليل مركزية البيانات الحساسة
  • التشفير أثناء المعالجة ومفاهيم الحوسبة الآمنة
  • الحوسبة متعددة الأطراف وتقنيات التعاون الآمن
  • اختيار التقنية المناسبة وفق متطلبات الخصوصية والاستخدام

  • تقييم الدقة الإحصائية والتشابه التوزيعي
  • قياس فائدة البيانات لأغراض التحليل والنمذجة
  • الموازنة بين الخصوصية والفائدة التحليلية
  • مؤشرات مخاطر الكشف وإعادة التعرف
  • التحقق والتوثيق وضمان جودة البيانات الاصطناعية

  • سياسات حوكمة البيانات الاصطناعية والملكية والمسؤولية
  • الخصوصية حسب التصميم في دورة حياة الذكاء الاصطناعي
  • توثيق مصادر البيانات وأساليب التوليد والقيود
  • الرقابة والمساءلة وإدارة المخاطر المستمرة
  • بناء إطار مؤسسي للذكاء الاصطناعي المحافظ على الخصوصية

ميزات الدورة

  • محتوى متجدد وتفاعلي
  • أمثلة افتراضية ودراسة الحالات
  • اختبارات قبلية وبعدية لقياس الأثر
  • شهادة موثقة برمز تحقق QR