• +20 11 05338783
  • mindsetgrowthhub00@gmail.com
Login/Register
لوريم إيبسوم هو ببساطة نص وهمي من صناعة الطباعة والتنضيد.

كن عضوا لدينا!

تعديل القالب

كن عضوا لدينا!

تعديل القالب
احجز دورة
احجز دورة

أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وفهمه

حفظ مشاركة
مشاركة
رابط الصفحة
مشاركة على وسائل التواصل الاجتماعي

معلومات عن الدورة

مع تسارع وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي، أصبحت الاعتبارات الأخلاقية أكثر أهمية من أي وقت مضى. يتعمق هذا البرنامج في القضايا الحيوية مثل التحيز في الذكاء الاصطناعي، الشفافية، والمساءلة. سيستكشف المشاركون الأُطر الأخلاقية، مخاوف خصوصية البيانات، واستراتيجيات الحوكمة لضمان تطبيق مسؤول للذكاء الاصطناعي. كما يتناول البرنامج دراسات حالة واقعية بيّنت كيف شكلت أخلاقيات الذكاء الاصطناعي نتائج الأعمال والمجتمع. سيخرج الحضور بفهم راسخ لكيفية تحقيق التوازن بين الابتكار في الذكاء الاصطناعي والمسؤوليات الأخلاقية، لضمان استخدام الذكاء الاصطناعي بطريقة إيجابية وعادلة.

محتوى الدورة

1- مقدمة في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المسؤول
Understand why AI ethics is critical in modern technology and business. -Explore ethical dilemmas in AI development and deployment. -Learn key ethical principles: fairness, accountability, transparency, and explainability. -Discuss real-world ethical failures in AI and their consequences.

2- الخصوصية وحماية البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي
-Understand the impact of AI on personal privacy and data security. -Explore legal frameworks such as GDPR and AI-related data regulations. -Learn how AI processes and stores personal information. -Develop strategies for ensuring ethical data collection and usage.

3- التحيّز والعدالة في الذكاء الاصطناعي
-Learn how bias enters AI models and its impact on decision-making. -Explore techniques for detecting and mitigating bias in AI algorithms. -Understand the societal consequences of biased AI systems. -Discuss best practices for promoting fairness in AI applications. AI and their consequences. Privacy and Data Protection in AI Systems Understand the impact of AI on personal privacy and data security. Explore legal frameworks such as GDPR and AI-related data regulations. Learn how AI processes and stores personal information. Develop strategies for ensuring ethical data collection and usage. AI Bias and Fairness Learn how bias enters AI models and its impact on decision-making. Explore techniques for detecting and mitigating bias in AI algorithms. Understand the societal consequences of biased AI systems. Discuss best practices for promoting fairness in AI applications.

4- الشفافية وقابلية التفسير في الذكاء الاصطناعي
-Understand the importance of AI transparency for trust and adoption. -Learn techniques for making AI decision-making explainable to users. -Explore challenges in building interpretable AI models. -Discuss strategies for improving AI transparency in business applications.

5- المساءلة والحوكمة في الذكاء الاصطناعي
-Learn who is responsible for AI-related decisions and their consequences. -Explore the role of AI ethics committees and governance frameworks. -Understand ethical considerations in AI automation and human oversight. -Develop strategies for ensuring corporate and regulatory accountability in AI use.

6- تنفيذ ممارسات أخلاقية للذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات
-Explore frameworks for integrating ethical principles into AI development. -Learn how to balance innovation with ethical constraints. -Develop guidelines for responsible AI deployment in business environments. -Create an AI ethics action plan tailored to organizational needs

الدورات

مُمكّن ChatGPT

الذكاء الاصطناعي في الأعمال

التسويق المؤثر

قادة لينكدإن

تقويم الدورة

روابط سريعة

من نحن

اتصل بنا

سياسة الخصوصية

بيانات الاتصال

+20 11 05338783

mindsetgrowthhub00@gmail.com

فيسبوك إنستغرام تيك توك

© 2025 جميع الحقوق محفوظة MGH