نظرة عامة على البرنامج
العمق التقني: ممارس · أسلوب التطبيق: دراسة حالة
مقدمة
تتعثر معظم مبادرات الذكاء الاصطناعي لا لضعف النموذج، بل لأن البيانات التي يعتمد عليها ناقصة أو غير متسقة أو غير موثقة، أو لا يجوز استخدامها للغرض المقصود. فتطلق المؤسسات مشاريع تجريبية ثم تكتشف أن السجلات المطلوبة موزعة على أنظمة متعددة بلا مالك واضح، وغير صالحة للتدريب أو الاسترجاع. تزود هذه الدورة من كور كونسبت مديري البيانات والأعمال بمنهجية لتقييم جاهزية بيانات المؤسسة وتهيئتها لحالات استخدام محددة وفق سلسلة المواصفات ISO/IEC 5259 وممارسات إدارة البيانات المعتمدة. ويخرج المشاركون بتقييم جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي وخطة معالجة لحالة استخدام ذات أولوية.
أهداف الدورة
- تقييم صلاحية بيانات المؤسسة لحالة استخدام محددة للذكاء الاصطناعي وفق خصائص جودة البيانات في المواصفة ISO/IEC 5259-2
- تحديد مصادر البيانات ومسار انتقالها وملكيتها في حالة الاستخدام، ورصد الفجوات التي تعيق تنفيذها
- إرساء أدوار حوكمة البيانات وسياساتها وضوابط جودتها لبيانات الذكاء الاصطناعي باستخدام DAMA-DMBOK2 والمواصفة ISO/IEC 38505-1
- تحديد خطوات الوسم والتوثيق وإزالة الهوية التي تحتاجها مجموعة البيانات قبل استخدامها في التدريب أو الاسترجاع
- رصد مخاطر التحيز والخصوصية وانحراف البيانات في مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي، وتحديد الضوابط التي تراقبها في بيئة التشغيل
- إعداد تقييم جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي وخطة المعالجة بصيغة يستطيع الراعي تمويلها ومتابعتها
الفئة المستهدفة
- مديرو البيانات والتحليلات المسؤولون عن توفير البيانات لمبادرات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة
- قادة حوكمة البيانات وجودتها والبيانات المرجعية المسؤولون عن معايير البيانات والإشراف عليها
- مديرو الإدارات الذين يملكون العمليات والسجلات التي تعتمد عليها حالة الاستخدام
- مديرو برامج التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي الذين يهيئون حالات الاستخدام للتنفيذ
- مديرو تقنية المعلومات والبنية المؤسسية المسؤولون عن منصات البيانات وتكاملها
- قادة المخاطر والخصوصية وإدارة المعلومات الذين يعتمدون استخدام البيانات لأغراض جديدة
محاور الدورة
اليوم الأول: أسس جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي والوضع الراهن
- مفاهيم دورة حياة بيانات الذكاء الاصطناعي وفق المواصفة ISO/IEC 22989
- نموذج متطلبات بيانات حالة الاستخدام: المدخلات والوسوم والأحجام ومعدلات التحديث
- البيانات المهيكلة وغير المهيكلة والوثائق في الاسترجاع للذكاء الاصطناعي التوليدي
- قياس مستوى نضج البيانات باستخدام إطار DCAM الصادر عن EDM Council
- بطاقة قياس جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي: الجودة والإتاحة والحوكمة والحجم
اليوم الثاني: أطر جودة البيانات وحوكمتها
- بنية سلسلة المواصفات ISO/IEC 5259 ومصطلحاتها لبيانات التحليلات وتعلم الآلة
- مقاييس جودة البيانات في ISO/IEC 5259-2 وخصائص الجودة في ISO/IEC 25012
- متطلبات إدارة جودة بيانات الذكاء الاصطناعي في ISO/IEC 5259-3
- مجالات المعرفة في DAMA-DMBOK2: البيانات الوصفية والبيانات المرجعية وجودة البيانات
- حوكمة البيانات والمساءلة عن استخدامها وفق ISO/IEC 38505-1
اليوم الثالث: تهيئة البيانات لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي
- حصر مصادر البيانات ورسم مسار انتقالها لحالة الاستخدام
- تحليل خصائص البيانات وتعريف قواعد الجودة بأدوات تحليل مفتوحة المصدر
- إرشادات الوسم وسير عمل التوسيم ومعدل الاتفاق بين القائمين على الوسم
- توثيق مجموعات البيانات بنموذج Datasheets for Datasets ومبادئ FAIR
- تجزئة الوثائق ووسمها بالبيانات الوصفية وضوابط الوصول للتوليد المعزز بالاسترجاع RAG
اليوم الرابع: مخاطر البيانات والتحيز والخصوصية والرقابة المستمرة
- فحص تمثيل بيانات التدريب وتحيز العينات
- أساليب إزالة الهوية وفق المواصفة ISO/IEC 20889
- مراجعة تقييد الغرض والموافقة عند إعادة استخدام البيانات
- مراقبة انحراف البيانات ومستويات خدمة جودة البيانات في بيئة التشغيل
- ربط مخاطر بيانات الذكاء الاصطناعي بإطار NIST AI RMF وضوابط ISO/IEC 42001
اليوم الخامس: دراسات الحالة وخطة الجاهزية
- دراسة حالة روبوت محادثة لخدمة العملاء: مراجعة جاهزية قاعدة المعرفة
- دراسة حالة الصيانة التنبؤية: تحليل فجوات بيانات المستشعرات وأوامر العمل
- استكمال بطاقة قياس الجاهزية لحالة استخدام من مؤسسة المشارك
- إعداد مسودة تقييم جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي وخطة المعالجة
- لجنة مراجعة بصفة الراعي والدفاع عن الخطة
المهارات المكتسبة
- تقييم صلاحية البيانات
- رسم مسار انتقال البيانات
- تصميم قواعد جودة البيانات
- الإشراف على البيانات
- توثيق مجموعات البيانات
- كشف تحيز البيانات
- تهيئة البيانات مع حماية الخصوصية
- تخطيط معالجة البيانات
لماذا تحضر هذه الدورة
- تعود إلى عملك بتقييم جاهزية البيانات للذكاء الاصطناعي وخطة معالجة لحالة استخدام تدرسها مؤسستك فعلا
- تكتشف مبكرا ما إذا كانت البيانات تعيق مقترح الذكاء الاصطناعي قبل رصد الميزانية لبنائه
- تتحدث لغة مشتركة لجودة البيانات مع علماء البيانات والموردين وملاك الأعمال، مستندة إلى مواصفات دولية
- تقارن كيف تهيئ المؤسسات في المصارف والرعاية الصحية والمرافق والقطاع العام بياناتها للذكاء الاصطناعي
الخاتمة
لا يحقق الذكاء الاصطناعي قيمته إلا حين تكون البيانات التي يعتمد عليها صالحة للغرض وموثقة ومحوكمة ومشروعة الاستخدام. تنتقل هذه الدورة من تحديد متطلبات بيانات حالة الاستخدام، مرورا بنموذج الجودة في ISO/IEC 5259 وأطر حوكمة البيانات، وصولا إلى أعمال التهيئة ومعالجة التحيز وحماية الخصوصية والمراقبة التي تجعل البيانات قابلة للاستخدام في التشغيل الفعلي. ويجمع اليوم الأخير ذلك كله في خطة جاهزية توضح للرعاة ما يجب إصلاحه ومن يتولاه وبأي ترتيب قبل المضي في المبادرة.