Erişim tarihi: 10 Aralık 2015.  ^ Developer's Guide to Responsible AI: Privacy and Safety Fundamentals

Yapay zeka yazılım geliştirmenin merkezine yerleştikçe, kullanıcının mahremiyetine saygı duyan ve güvenliği sağlayan sistemler inşa etmek artık seçenek değildir. Geliştiriciler riskleri tanımlamanın, hassas verileri korumanın ve etik yapay zeka uygulamalarını ilk kod satırından uygulamanın nasıl yapılacağını anlamalıdır. Bu metin tabanlı kurs, etik teoriyi pratik mühendislik kararlarına çevirerek, sorumlu yapay zekanın temel kavramlarına rehberlik eder. Eğitim verilerini nasıl koruyacağın, önyargıları nasıl hafifleteceğin ve yapay zeka modellerini modern hassasiyetlere karşı nasıl güvence altına alacağını öğreneceksin. Ne öğreneceksin: - Adillik, şeffaflık ve sorumluluk da dahil olmak üzere sorumlu yapay zekanın temel dayanak noktalarını anlamak. - Model eğitimi ve çıkarım sırasında hassas kullanıcı bilgilerini korumak için veri gizliliği tekniklerini uygulayın. - Çağdaş yapay zekaya özgü güvenlik risklerini tespit edip azaltmak, örneğin hızlı enjeksiyon ve karşılıklı saldırılar. - Güvenlik değerlendirme yöntemlerini, kırmızı takım da dahil olmak üzere, AI sistemlerini dağıtmadan önce test etmek için uygulayın. - Uygulamalarınızın en iyi endüstri uygulamalarıyla uyumlu olmasını sağlamak için çağdaş uyum standartları ve etik çerçeveleri yönetin. Kurs, etik yapay zekanın temel tanımları ve ilkeleriyle başlar, ardından veri koruma stratejileri, model güvenlik teknikleri ve pratik değerlendirme çalışma akışları üzerinden ilerler. AI güvenliğine yeni başlayan ve AI etiklerinde önceden bir deneyim gerektirmeyen güvenilir uygulamalar oluşturmak isteyen yazılım geliştiriciler, veri bilimcileri ve teknoloji profesyonelleri için tasarlanmıştır. Okumaya bugün başlayın ve kullanıcıların güvenebileceği yapay zeka sistemleri oluşturun.