دورة متى نثق بالخوارزمية؟ فهم حدود النماذج

نظرة عامة على الدورة

أهداف التعلم

• بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• فهم كيفية استخدام الخوارزميات والنماذج التنبؤية في دعم القرارات المؤسسية.
• تحديد الافتراضات والقيود الرئيسية الكامنة وراء مخرجات النماذج.
• تقييم موثوقية وملاءمة التوصيات الناتجة عن النماذج.
• تقييم تأثير جودة البيانات على أداء الخوارزميات.
• التعرف على أشكال التحيز في البيانات والنماذج والقرارات الآلية.
• تفسير عدم اليقين ومستويات الثقة وأخطاء التنبؤ ومؤشرات أداء النموذج.
• التمييز بين الارتباط والتنبؤ والسببية.
• تحديد الحالات التي تتطلب مراجعة بشرية قبل الاعتماد على مخرجات الخوارزمية.
• تقييم أداء النماذج عند تغير ظروف الأعمال أو أنماط البيانات.
• التعرف على مؤشرات التحذير المرتبطة بالتوصيات غير الموثوقة.
• تقييم متطلبات الشفافية وقابلية التفسير والمساءلة.
• تحديد مستويات مناسبة للإشراف والتدخل البشري.
• تطبيق مبادئ الحوكمة على القرارات المدعومة بالخوارزميات.
• تعزيز التواصل بين القيادات وفرق البيانات والتقنية.
• تطوير إطار عملي لتحديد متى يتم الوثوق بمخرجات الخوارزمية أو تحديها أو رفضها.

من يجب أن يحضر

مخرجات التعلم

• بنهاية الدورة، سيتمكن المشاركون من:
• شرح دور الخوارزميات والنماذج في عملية اتخاذ القرارات المؤسسية الحديثة.
• تقييم مدى ملاءمة مخرجات الخوارزمية لسياق الأعمال والقرار المحدد.
• تحديد الافتراضات الرئيسية التي تستند إليها توصيات النموذج.
• تقييم تأثير جودة البيانات وحدودها على موثوقية النموذج.
• التعرف على مصادر التحيز المحتملة في الأنظمة الخوارزمية.
• تفسير مؤشرات الدقة والثقة وعدم اليقين والأخطاء.
• التمييز بين التنبؤات الموثوقة والمخرجات التي قد تكون مضللة.
• تحديد القيود الناتجة عن تغير الأسواق أو سلوك العملاء أو الظروف التشغيلية.
• اكتشاف الحالات التي يجب فيها تحدي توصية الخوارزمية أو تجاوزها بالحكم البشري.
• تقييم مستوى الشفافية وقابلية تفسير التوصيات الآلية.
• تحليل مخاطر الاعتماد المفرط على القرارات الآلية.
• إنشاء آليات للتحقق والمراقبة والتصعيد.
• تطبيق مبادئ الحوكمة والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.
• التواصل بفعالية مع الفرق التقنية عند مراجعة أو تحدي مخرجات النماذج.
• تطوير إطار للثقة والتحدي والتصعيد في القرارات المدعومة بالخوارزميات.

محتوى الدورة