Ħarsa ġenerali lejn il-Programm

Fl-għan tagħna li noħolqu programm ta’ Master tal-AI Iċċentrat fuq il-Bniedem, il-Konsorzju HCAIM isegwi d-definizzjoni ta’ AI HLEG: “L-approċċ iċċentrat fuq il-bniedem għall-IA jistinka biex jiżgura li l-valuri umani jkunu ċentrali għal kif is-sistemi tal-IA jiġu żviluppati, varati, użati u mmonitorjati, billi jiġi żgurat ir-rispett għad-drittijiet fundamentali.

Biex iwieġeb għar-rekwiżiti ta’ din id-definizzjoni, il-programm ikopri l-elementi tekniċi, etiċi u prattiċi tal-intelliġenza artifiċjali. Fassalna l-kontenut tagħna madwar it-tliet fażijiet taċ-ċiklu tal -ħajja tal-MLOps — żvilupp, skjerament u manutenzjoni ta’ mudelli ta’ tagħlim awtomatiku, u b’hekk nipproduċu tliet moduli ewlenin f’allinjament mal-fażijiet ta’ ML-Ops imsemmija hawn fuq: Immudellar (Modulu A), Skjerament (Modulu B), u Evalwazzjoni (Modulu C). Żidna r-raba’ modulu (D) Gradwazzjoni, biex l-istudenti jkunu jistgħu juru li jistgħu jsolvu b’mod indipendenti l-isfidi proposti mill-industrija abbażi tal-ħtiġijiet u r-rekwiżiti attwali relatati mal-qasam tal-intelliġenza artifiċjali ċċentrata fuq il-bniedem.

Dan huwa viżwalizzat fit-tabella ta’ hawn taħt.

Modulu A Modulu B Modulu C Modulu D
Ta’ natura teknika

Il-pedamenti tal-IA

AI avvanzata:
Tagħlim fil-fond
L-IA tal-ġejjieni

Proġett ta’ teżi Master

Prattiċi ta’ Immudellar AI L-IA fl-Azzjoni:
IA organizzattiva
IA soċjalment responsabbli
Etika Prinċipji fundamentali tal-etika IA affidabbli Il-Konformità, il-Legalità u l-Umanità

Din il-paġna fiha l-Avvenimenti ta’ Tagħlim li jiffurmaw il-Master tal-Intelliġenza Artifiċjali ċċentrata fuq il-Bniedem. L-Avvenimenti kollha ta’ Tagħlim, inkluż il-materjal ta’ studju ta’ akkumpanjament tagħhom, se jkunu disponibbli bl-Ingliż fuq is-sit web tal-HCAIM u jistgħu jiġu tradotti fi kwalunkwe lingwa tal-UE bl-użu tal-għodda eTranslation tal-Unjoni Ewropea. Għall-iskop ta’ din il-previżjoni ta’ Avveniment ta’ Tagħlim tal-Modulu A, Avveniment ta’ Tagħlim tal-Modulu B, żewġ Avvenimenti ta’ Tagħlim tal-Modulu C u l-Linji Gwida għat-Tesi, kif ukoll żewġ eżempji ta’ suġġetti ta’ teżi diġà huma disponibbli bis-sħiħ bl-Ingliż fuq din il-paġna ta’ preview (u jistgħu jiġu tradotti fi kwalunkwe lingwa tal-UE bl-użu tal-għodda eTranslation tal-Unjoni Ewropea).

Barra minn hekk, il- Programm Ħarsa Ġenerali lejn il-programm HCAIM, il- Modulu A Objettivi ta’ Tagħlim, il- Modulu A Ħarsa ġenerali lejn il-Pjanijiet ta’ Lezzjoni, kif ukoll il- Modulu Avent ta’ Tagħlim “Lecture- Introduzzjoni għal AI Ċentrata fuq il-Bniedem” huma diġà disponibbli fil-lingwi kollha tal-UE permezz ta’ din il-paġna ta’ previżjoni.  Biex tara t-traduzzjonijiet ta’ dawn il-partijiet tal-programm HCAIM, jekk jogħġbok agħżel kwalunkwe waħda mil-lingwi individwali fil-qiegħ ta’ din il-paġna.

Il-materjali kollha huma disponibbli taħt liċenzja Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivates 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

Mudellar (Modulu A)

L-ewwel modulu, jiġifieri l- Immudellar (Modulu A), jiffoka fuq l-ewwel fażi taċ-ċiklu tal-ħajja tal-MLOps u huwa relatat mal-inqas livell ta’ maturità tal-applikazzjoni tat-Tagħlim Awtomatiku (ML) fl-organizzazzjonijiet: data ta’ mmudellar. Dan jinkludi l-attivitajiet li jiffurmaw il-bażi tal-applikazzjoni tal-ML, bħall-estrazzjoni tad-data, l-analiżi tad-data, it-tħejjija tad-data, it-taħriġ mudell u l-validazzjoni u l-evalwazzjoni (prinċipalment manwali) tal-mudelli.

F’din il-fażi, l-enfasi hija fuq l-analiżi u l-immudellar korrett tad-data biex jinkisbu l-objettivi tan-negozju u ftit li xejn isir użu mill-awtomatizzazzjoni (eż. CI/CD), li tiżdied biss fit-tieni fażi tal-MLOps (Mobilizzazzjoni — Modulu B). L-attivitajiet ta’ mmudellar huma spiss ikkaratterizzati mill-metodu manwali, immexxi mill-iskripts u interattiv li bih jitwettqu l-analiżi tad-data, il-preparazzjoni, it-taħriġ mudell u l-validazzjoni. Biex tinżamm ħarsa ġenerali tal-mudelli differenti, parametri u għażliet li qed jiġu esperimentati ma, traċċar esperiment huwa użat.

Minn perspettiva etika, huwa importanti fil-fażi tal-immudellar li jiġu ddedikati biżżejjed ħin u attenzjoni biex jinstabu l-objettivi tal-klijent, jiġu mmappjati l-partijiet interessati u jiġi esplorat kif il-valuri individwali ta’ dawn il-partijiet interessati jiġu affettwati (u jiġu rikonoxxuti l-kunflitti possibbli bejniethom). Aspetti bħat- trasparenza, l-inklużjoni, is-sigurtà u l- privatezza huma ta’ importanza kbira f’dan. Naturalment, għandha tingħata attenzjoni wkoll lix-xewqa soċjali u morali tal-objettivi tal-klijent. Barra minn hekk, huwa importanti li jkun hemm għarfien (f’waqtu) ta’ preġudizzji/preġudizzji possibbli fid-data disponibbli, li jiġu rikonoxxuti l-konsegwenzi possibbli ta’ dawn il-preġudizzji u li jinstabu mitigazzjonijiet biex jiġu indirizzati dawn il-preġudizzji.

Riżultati ta ‘Tagħlim

  • L-istudent jevalwa tekniki ML varji biex jagħmlu għażla fondata sew, li jaqblu mar-rekwiżiti miksuba tal-klijent u l-implimentazzjoni ta ‘prototip tat-teknika ML magħżula biex jagħtu pariri dwar soluzzjoni ta’ problema partikolari mudellar tad-data.

  • Riżultat tat-Tagħlim 1
  • L-istudent jargumenta, bl-użu ta’ oqfsa etiċi fundamentali, kif id-dilemmi morali jistgħu jiġu solvuti u jevalwa l-konsegwenzi possibbli ta’ preġudizzji eżistenti fid-data u l-influwenza ta’ mitigazzjonijiet imfassla biex jikkontrobattu l-konsegwenzi ta’ dawk il-preġudizzji.

  • Riżultat tat-Tagħlim 2
  • L-istudent japplika metodi ta’ riċerka kwantitattivi u kwalitattivi biex jissostanzja xjentifikament l-għażliet tiegħu matul il-kunsiderazzjoni(jiet) etika(i) u t-tfassil tal-prototip.

  • Riżultat tat-Tagħlim 3

Pjanijiet tal-Lezzjoni għall-Modulu A (Mudellar)

AI ġenerali

  • Lekċer: Introduzzjoni storika għal Mudelli ta’ Spjegazzjoni Xjentifika
  • Lekċer: Għarfien ta’ Dejta

L-Esplorazzjoni tad-Data għat-Tagħlim Awtomatiku

  • Tutorja: Għarfien ta’ Dejta
  • Lekċer: Analiżi esploratorja tad-Dejta II
  • Tutorja: Analiżi esploratorja tad-Dejta
  • Lekċer: Inferenza u Ġeneralizzazzjoni
  • Tutorja: Inferenza u Ġeneralizzazzjoni

Il-Prinċipji Fundamentali tat-Tagħlim Awtomatiku

  • Lekċer: Mudell ta’ Evalwazzjoni
  • Tutorja: Mudell ta’ Evalwazzjoni
  • Lekċer: Mudell Armar u Ottimizzazzjoni
  • Prattiċi: Mudell Armar u Ottimizzazzjoni

Teorija ta’ deċiżjoni

  • Lekċer: Teorija ta’ deċiżjoni
  • Tutorja: Teorija ta’ deċiżjoni
  • Lekċer: Netwerks ta’ Deċiżjoni
  • Tutorja: Netwerks ta’ Deċiżjoni

Xjenza ta’ dejta

  • Lekċer: Il-Proċess ta’ Analiżi tad-Data
  • Sessjoni tal-laboratorju: Pjattaformi
  • Lekċer: Preparazzjoni u Esplorazzjoni tad-Dejta
  • Sessjoni tal-laboratorju: Preparazzjoni u Esplorazzjoni tad-Dejta

Tagħlim Awtomatiku Ssorveljat

  • Lekċer: Rigressjoni lineari
  • Sessjoni tal-laboratorju: Rigressjoni lineari
  • Lekċer: Siġar ta’ Deċiżjoni
  • Sessjoni tal-laboratorju: Siġar ta’ Deċiżjoni
  • Lekċer: SVMs u Kernels
  • Sessjoni tal-laboratorju: SVMs u Kernels
  • Lekċer: Netwerks newrali

Tagħlim mhux sorveljat fuq il-Magni

  • Lekċer: Tagħlim mhux sorveljat
  • Sessjoni tal-laboratorju: Tagħlim mhux sorveljat

Applikazzjonijiet ta’ ml

  • Lekċer: Ipproċessar tal-Lingwa Naturali
  • Sessjoni tal-laboratorju: Ipproċessar tal-Lingwa Naturali

L-Etika Ġenerali

Oqfsa etiċi

  • Sessjoni interattiva: Oqfsa etiċi
  • Lekċer: Utilitarjaniżmu
  • Sessjoni interattiva: Utilitarjaniżmu
  • Lekċer: Saħħa Etika
  • Sessjoni interattiva: Saħħa Etika
  • Lekċer: L-Etika ta’ Dazju
  • Sessjoni interattiva: L-Etika ta’ Dazju
  • Lekċer: Teorija tal-Ġustizzja

L-Etika Avvanzata

  • Lekċer: Teoriji Kuntratti Soċjali
  • Lekċer: Prinċipji tal-Ġustizzja

L-Etika Applikabbli

  • Lekċer: Disinn Sensittiv għall-Valur
  • Sessjoni interattiva: Disinn sensittiv għall-valur
  • Lekċer: Privatezza
  • Lekċer: Etika tas-Sistemi ta’ Appoġġ għad-Deċiżjonijiet
  • Lekċer: Teħid ta’ deċiżjonijiet u preġudizzji (konjittivi)

Skjerament (Modulu B)

L- iskjerament tal -modulu (Modulu B) jiffoka fuq it-tieni fażi taċ-ċiklu ta’ żvilupp tal-MLOps; l-iskjerament. Wara l-fażi esploratorja tad-data ta ‘immudellar (ara Modulu A — Immudellar), taqa’ l-integrazzjoni tas-soluzzjoni ML fis-sistemi tan-negozju. Issa huwa importanti li nibdew naħsbu dwar l-arkitettura tal-ML u kif din għandha flimkien mas-sistemi eżistenti (legat). Għall-esperjenza ta’ benefiċċju reali minn soluzzjonijiet ta’ ML awtomatizzati, jeħtieġ li jiġu introdotti pipelines; minn naħa waħda, biex tkun tista’ tittratta provvisti ta’ data kontinwi u diretti (ipproċessar bi streaming), u min-naħa l-oħra, biex torbot ir-riżultati tal-mudell ML ma’ sistemi oħra.

Barra minn hekk, il-Modulu B itejjeb il-kumplessità tat-teknoloġija tal-IA billi jersaq lejn (l-użu ta’) netwerks newrali u apprendiment profond. Vantaġġ ewlieni ta ‘dawn il-mudelli aktar kumplessi huwa li huma aktar flessibbli u versatili mit-tekniki introdotti fil-Modulu A — Immudellar. Madankollu, l-iżvantaġġi importanti ta’ dawn it-tekniki huma li huma aktar kumplessi (biex jinftiehmu u kkonfigurati) u opaki. Hemmhekk tinsab dilemma etika importanti fl-użu ta’ tekniki (avvanzati) tal-IA: kif xorta tifhem x’tikkalkola s-soluzzjoni tal-IA u jekk dan isirx bil-mod it-tajjeb. It-twettiq ta’ soluzzjonijiet tal-IA aktar trasparenti u l-possibbiltà li jiġu ddeterminati r-riskji possibbli u li jittaffew dawn ir-riskji huma temi (soċjali) importanti f’dan il-modulu.

Riżultati ta ‘Tagħlim

  • L-istudent jivvaluta l-għażliet possibbli għall-integrazzjoni ta’ teknika avvanzata tal-IA, bħat-Tagħlim Profond u/jew tar-Rinfurzar, u l-awturi rapport ta’ paġna waħda bbażat fuq prototip li ġie żviluppat b’kont meħud tal-limitazzjonijiet u l-influwenzi fuq is-sistemi tal-ICT u l-faċilitajiet tad-data eżistenti tal-klijent, li nkisbu f’kollaborazzjoni ma’, pereżempju, periti jew żviluppaturi tal-ICT.

  • Riżultat tat-Tagħlim 1
  • L-istudent jivvaluta r-riskju potenzjali involut u jittestja l-grad ta’ trasparenza (inklużi l-interpretazzjoni, ir-riproduċibbiltà u l-ispjegabbiltà) ta’ soluzzjonijiet magħżula ta’ implimentazzjoni u tfassil tal-IA/ML bl-użu ta’ tekniki li jżidu l-għarfien u t-trasparenza fost il-partijiet ikkonċernati (l-hekk imsejħa tekniki tal-AI Spjegabbli (XAI)) biex jirrimedjaw in-nuqqasijiet f’dan ir-rigward meta mqabbla mar-rekwiżiti soċjali u speċifiċi għall-klijent.

  • Riżultat tat-Tagħlim 2
  • L-istudent jifformula disinn ta ‘riċerka għal proġett ta’ riċerka xjentifikament sod (orjentat lejn il-prattika) relatat ma ‘każ ta’ kumpanija billi jifformula kwistjoni ta ‘riċerka funzjonali rilevanti, konsistenti, filwaqt li jqis il-metodi ta’ riċerka applikati li għandhom jintużaw, u jistabbilixxi qafas teoretiku preċiż, rilevanti u kritiku.

  • Riżultat tat-Tagħlim 3

Pjanijiet ta’ Lezzjoni għall-Modulu B (Użu)

Prinċipji fundamentali ta’ Tagħlim Profond

  • Lekċer: Il-prinċipji fundamentali tat-tagħlim profond
  • Tutorja: Il-prinċipji fundamentali tat-tagħlim profond
  • Prattiċi: Il-prinċipji fundamentali tat-tagħlim profond

Ottimizzazzjoni ta’ Tagħlim Profond

  • Lekċer: Regolarizzazzjoni
  • Tutorja: Regolarizzazzjoni
  • Lekċer: Ipproċessar ta’ lottijiet
  • Tutorja: Ipproċessar ta’ lottijiet

Applikazzjonijiet ta’ Tagħlim Profond

  • Lekċer: Bini graffs komputazzjoni, arkitetturi moderni
  • Lekċer: Netwerks Neurali Konvoluntjonali
  • Tutorja: Netwerks Neurali Konvoluntjonali
  • Prattiċi: Netwerks Neurali Konvoluntjonali
  • Lekċer: Netwerks Neurali Rikorrenti
  • Lekċer: Netwerks ta’ transformers
  • Tutorja: CNNs u Transformers għall-immaġini
  • Lekċer: Oqfsa ta’ hardware u software għal tagħlim fil-fond

MLOps

  • Lekċer: Ml-Ops
  • Tutorja: Ml-Ops
  • Prattiċi: Ml-Ops
  • Lekċer: Ml-Ops ċiklu tal-ħajja
  • Prattiċi: Ml-Ops ċiklu tal-ħajja

L-użu tal-IA

  • Lekċer: Teknoloġija ta ‘applikazzjoni
  • Prattiċi: Teknoloġija ta ‘applikazzjoni
  • Tutorja: Arkitettura ta’ dejta
  • Sessjoni interattiva: Arkitettura ta’ dejta
  • Prattiċi: Teknoloġiji bbażati fuq Hadoop

Kwalità tal-Iżvilupp u l-Mobilizzazzjoni

  • Lekċer: CI/CD
  • Tutorja: CI/CD

AI li tista’ tiġi spjegata b’mod ġenerali

  • Lekċer: Introduzzjoni Ġenerali tal-IA li tista’ tiġi spjegata
  • Lekċer: AI li tista’ tiġi spjegata għall-utenti finali
  • Prattiċi: Prattika mal-mudelli XAI 1
  • Prattiċi: Prattika mal-mudelli XAI 2
  • Lekċer: Żviluppi mill-aktar avvanzati tal-XAI

Privatezza

  • Lekċer: Introduzzjoni għall-privatezza u r-riskju
  • Sessjoni interattiva: Perspettivi dwar il-privatezza
  • Prattiċi: Oqfsa ta’ awditjar tal-privatezza u l-protezzjoni tad-data
  • Lekċer: Il-privatezza u t-tagħlim awtomatiku
  • Prattiċi: L-applikazzjoni u l-evalwazzjoni ta’ tekniki għall-preservazzjoni tal-privatezza

Sigurtà u robustezza

  • Lekċer: Sigurtà u robustezza
  • Prattiċi: Applikazzjoni tal-oqfsa tal-awditjar
  • Prattiċi: It-tisħiħ tas-sigurtà u r-robustezza tal-ML

Riskju ta’

  • Lekċer: Mitigazzjoni tar-Riskju u tar-Riskju
  • Sessjoni interattiva: Mitigazzjoni tar-Riskju u tar-Riskju
  • Prattiċi: Mitigazzjoni tar-Riskju u tar-Riskju

Evalwazzjoni (Modulu C)

Il-modulu ta’ Evalwazzjoni (Modulu C) jiffoka fuq l-aspetti ta’ evalwazzjoni tal-iżvilupp tal-IA inklużi kemm l-aspetti soċjetali ta’ prodott tal-IA, kif ukoll l-iżvilupp ta’ apprezzament tad-direzzjonijiet futuri potenzjali li tista’ tieħu l-IA, filwaqt li jħares lejn ix-xejriet teknoloġiċi; IA soċjalment responsabbli; il-konformità, kif ukoll l-iżgurar li l-element uman ikun dejjem preżenti fit-tfassil, l-iżvilupp u l-evalwazzjoni tas-sistemi tal-IA.

Bħala parti mill-futur tal-IA, qed tiġi diskussa esplorazzjoni tal-livell tal-adozzjoni tal-IA f’industriji differenti, kif ukoll kif l-IA hija adattata għal oqsma differenti. Ħarsa lejn l-IA soċjalment responsabbli tinkludi kif l-IA taffettwa lill-individwi u lill-gruppi differenti fis-soċjetà. U bħala parti kruċjali mill-modulu, hemm enfasi fuq il-liġijiet, il-politiki u l-kodiċijiet ta’ kondotta relatati mal-IA (b’enfasi fuq kwistjonijiet bħall-ispjegabbiltà u l-fiduċja), kif ukoll il-kontroll tal-kwalità u l-proċessi ta’ ġestjoni tal-kwalità, biex jiġu evalwati r-riżultati tal-inizjattivi tal-IA.

Riżultati ta ‘Tagħlim

  • L-istudent jiżviluppa apprezzament tal-approċċi l-aktar avvanzati għall-IA u t-tagħlim awtomatiku, kif ukoll fehim ta’ kif tintuża l-intelliġenza artifiċjali f’oqsma differenti, u kif għandhom jiġu evalwati d-direzzjonijiet potenzjali li l-intelliġenza artifiċjali tista’ tmur fil-futur.

  • Riżultat tat-Tagħlim 1
  • L-istudent juri approċċ definit sew għall-iskennjar tal-konsegwenzi, filwaqt li jqis kwistjonijiet bħall-evalwazzjoni tal-impatt potenzjali li teknoloġija ġdida jista’ jkollha fuq l-individwi u s-soċjetà, b’enfasi speċifika fuq il-minoranzi u l-gruppi marġinalizzati, kif ukoll l-impatti ambjentali potenzjali.

  • Riżultat tat-Tagħlim 2
  • L-istudent juri l-kapaċità li juża metodoloġija ta’ riċerka sħiħa artikolata b’etika inkorporata fl-istadji kollha, b’għarfien tan-natura kuntestwali tal-approċċi speċifiċi li għandhom jintużaw li se jkunu infurmati mill-istudji tal-każ koperti f’dan il-modulu.

  • Riżultat tat-Tagħlim 3

Pjanijiet tal-Lezzjoni għall-Modulu C (Evalwazzjoni)

Introduzzjoni

  • Lekċer: Introduzzjoni għall-qawmien mill-ġdid tal-IA u l-ML
  • Lekċer: Lezzjoni Mistiedna dwar il-Futur tal-IA

Problemi u Sfidi Miftuħa

  • Lekċer: Mistieden Lecture dwar Tagħlim Magni Spjegabbli (XAI)
  • Prattiċi: Tagħlim Awtomatiku Spjegabbli (XAI)
  • Lekċer: L-inklużività, il-privatezza u l-kawżalità
  • Sessjoni Interattiva: L-inklużività, il-privatezza u l-kawżalità
  • Lekċer: Fiduċja, Normattività u Mudell Drift
  • Sessjoni Interattiva: Fiduċja, Normattività u Mudell Drift
  • Lekċer: Ġeneralità u Intelliġenza Ġenerali Artifiċjali (AGI). Problemi Miftuħa Vs Sfidi

Avvanzi fil-Mudelli ML Permezz ta ‘Lenti HC. Studju Orjentat lejn ir-Riżultat

  • Lekċer: Tagħlim semisorveljat u mhux sorveljat
  • Lekċer: Mudelli Ġenerattivi, Tagħlim Profond Trasforma u Mudelli ta’ Tagħlim Ibridu
  • Lekċer: Teorija ta ‘Tagħlim Federat (Profiling u Personalizzazzjoni)
  • Lekċer: Tagħlim Federat — Advances u l-Isfidi Miftuħa
  • Prattiċi: Tagħlim Federat — Ferrovija mudelli fil-fond
  • Lekċer: Kompressjoni tal-Mudell — Edge Computing
  • Prattiċi: Kompressjoni tal-Mudell — Edge Computing
  • Lekċer: Ottimizzazzjoni awtomatizzata tal-parametru Iper

Evalwazzjonijiet Emerġenti għall-Mudelli tal-HCAI — Studju Bbażat fuq id-Diskussjoni

  • Lekċer: Karatteristika Importanza, Mudelli ta ‘Fiduċja u Kwantifikazzjoni ta’ Fiduċja
  • Prattiċi: Karatteristika Importanza, Mudelli ta ‘Fiduċja u Kwantifikazzjoni ta’ Fiduċja
  • Lekċer: Deskrizzjonijiet probabilistiċi tal-mudelli ML, il-loġika suġġettiva, l-Importanza tal-Permutazzjoni
  • Prattiċi: Dipendenza parzjali, Stennija Kondizzjonali Individwali (ICE), LIME, DeepLIFT, SHAP

Diskussjoni filosofika dwar it-teknoloġija futura tal-IA

  • Lekċer: Mistieden Lecture fuq Quantum Computing
  • Sessjoni Interattiva: Il-permeazzjoni tal-IA u s-Singularità tal-IA
  • Sessjoni Interattiva: Moviment tad-Drittijiet tar-robot
  • Sessjoni Interattiva: Bijoloġija Bniedem-magna/Teknoloġiji Newromorfiċi
  • Sessjoni Interattiva: Jgħixu ma Robots
  • Sessjoni Interattiva: Interazzjonijiet bejn il-bniedem u l-magna

Leġiżlazzjoni/Qafas tal-UE u Internazzjonali dwar id-Data, l-AI, id-Drittijiet tal-Bniedem u l-Ugwaljanza

  • Lekċer: Ħarsa ġenerali tal-Aspetti Etiċi, Professjonali u Legali tal-Applikazzjonijiet tal-HCAI
  • Sessjoni Interattiva: Aspetti etiċi, professjonali u legali tal-applikazzjonijiet tal-HCAI
  • Lekċer: Data and Its Challenges — EU GDPR, US COPPA, HIPPA
  • Lekċer: Data U Sfidi Tiegħu — Regolamenti tad-Data, Akkwist tad-Data u Perspettiva tal-HCAI
  • Sessjoni Interattiva: Data u l-Isfidi tiegħu. Kif GDPR Impatti Soluzzjonijiet AI
  • Prattiċi: Data u l-Isfidi tiegħu. Eżerċizzju ta’ Regolament dwar l-AI
  • Lekċer: Leġiżlazzjoni tal-UE dwar id-Drittijiet tal-Bniedem
  • Sessjoni Interattiva: Leġiżlazzjoni tal-UE dwar id-Drittijiet tal-Bniedem — Studju ta’ Każ
  • Lekċer: Proposta tal-UE ta’ Regolament dwar l-Applikazzjonijiet tal-HCAI
  • Sessjoni Interattiva: Proposta tal-UE ta’ Regolament dwar l-IA — Studju ta’ Każ
  • Prattiċi: Proposta ta’ Regolament tal-UE effettiva dwar l-IA
  • Lekċer: Saħħiet u l-limitazzjonijiet tal-Liġijiet eżistenti A Dive aktar profonda

Il-Ġestjoni tad-Data, il-Verifika u l-Valutazzjoni

  • Lekċer: Is-Sigurtà u l-Konformità tad-Data, Inżul u Ġestjoni tad-Data
  • Lekċer: Governanza u tmexxija, Partijiet Interessati Ewlenin u Ġestjoni tad-Data Personali
  • Prattiċi: Ir-Rwoli Komuni u s-Salib Bejn it-Timijiet tal-Ġestjoni tad-Data u tal-AI
  • Prattiċi: Investigazzjoni tal-Lineage tad-Data, l-Isfidi u l-Impatt Potenzjali tat-Timijiet tal-IA

Politika u Oqfsa — Iċ-ċiklu tal-ħajja

  • Lekċer: DS, AI, ML Life Cycle — A Approċċ Iċċentrat fuq il-Bniedem
  • Prattiċi: Implimentazzjoni taċ-ċiklu tal-ħajja u test għall-ġustizzja

Kamp ta’ applikazzjoni tal-IA Soċjalment Responsabbli

  • Lekċer: Esternalitajiet Pożittivi u Negattivi
  • Sessjoni Interattiva: Esternalitajiet Relatati mal-Benesseri
  • Sessjoni Interattiva: Esternalitajiet negattivi — Traġedja tal-Gass Bhopal — Studju ta’ Każ
  • Sessjoni Interattiva: Skart tal-Fabbrika tal-Ipprezzar tal-Prodotti — Perspettiva tal-AI
  • Lekċer: Esternalitajiet fis-Sens Mikroekonomiku Strict

Responsabbiltà Soċjali Korporattiva (ISO 26000) — Meta tuża s-Sistema tal-HCAI

  • Lekċer: Prattiki Operattivi Ġusti — Reklutaġġ tal-IA u prattiki ħżiena tal-monitoraġġ tal-IA
  • SessjoniInterattiva: Teħid ta’ Deċiżjonijiet ibbażati fuq l-IA — Reklutaġġ u Promozzjoni
  • Sessjoni Interattiva: Teħid tad-Deċiżjonijiet Ibbażat fuq il-Monitoraġġ tal-IA
  • Sessjoni Interattiva: Intervent Uman dwar Deċiżjonijiet Inkonsistenti u/jew dwar IA Tajba
  • Sessjoni Interattiva: Trasferiment ta ‘Kontroll Lura u lura Bejn il-Bniedem u l-AI
  • Sessjoni Interattiva: Aspetti Phycological Meta Ħidma bl-IA — Stress, Ansjetà, Depressjoni
  • Lekċer: Kwistjonijiet tal-Konsumatur — Filtri Bubbles, Ħażna tad-Data, Monitoraġġ tal-IA, Prattiki Ġusti
  • Sessjoni Interattiva: Kwistjonijiet tal-Konsumatur — Filtri Bubbles, Ħażna tad-Data, Monitoraġġ tal-IA, Prattiki Ġusti
  • Sessjoni Interattiva: — Żvilupp Komunitarju — Valutazzjoni tal-Impatt Soċjetali Qabel il-Ħidma fuq il-Proġett tal-IA

Aspetti Soċjo-Legali Għall-IA

  • Sessjoni Interattiva: Min hu responsabbli? — Responsabbiltà tal-prodott, Problemi tad-Drittijiet tal-Awtur

AI għal Kulħadd

  • Lekċer: Lakuni ekonomiċi — Divide Diġitali
  • Sessjoni Interattiva: Lakuni ekonomiċi — Divide Diġitali Fil-Kategoriji
  • Ġeografiċi, tekniċi, finanzjarji u politiċi
  • Sessjoni Interattiva: Kif AI Taffettwa l-Imġiba tal-Bniedem — Pożittivi U Negattivi
  • Sessjoni Interattiva: Impatt fuq l-Ambjent — Impronta tal-Karbonju
  • Sessjoni Interattiva: Impatt fuq l-Edukazzjoni — Teħid ta’ deċiżjonijiet dwar l-IA Auto
  • Sessjoni Interattiva: Bużżieqa tal-Filtru — Politika, Korporattiva u Ġeografika
  • Sessjoni Interattiva: AI-Powered Warfare u l-Paċi Internazzjonali

Gradwazzjoni (Modulu D)

Il- modulu tal- Gradwazzjoni(Modulu D) jirrifletti l-prinċipju ewlieni tal-programm HCAIM li huwa mibni fuq il-kunċett ta’ tagħlim ibbażat fuq il-proġett (PBL). L-għan ta ‘dan il-modulu huwa li jippożizzjonaw il-proġett ta’ gradwazzjoni (jagħmlu prodott professjonali) ċentralment fit-trajettorja tat-tagħlim tal-istudent. Bħala parti mill-proġett ta’ Gradwazzjoni tagħhom (the Master Thesis), l-istudenti juru li jistgħu jsolvu b’mod indipendenti l-isfidi proposti mill-industrija abbażi tal-ħtiġijiet u r-rekwiżiti attwali, meta jitqiesu kemm l-aspetti tekniċi kif ukoll dawk etiċi tal-kwistjoni inkwistjoni.

Kull teżi hija kkunsidrata lokalment, b’superviżur intern (professur mill-Università li fiha l-istudent qed isegwi l-lawrja) u superviżur estern li jappartjeni għall-parti li tipproponi t-teżi (jekk ikun hemm). Dan l-aspett tal-aħħar, minkejja li mhuwiex obbligatorju, huwa segwit b’mod rigoruż. Il-parti proponenti tista’ tkun SME, Ċentru ta’ Eċċellenza, jew Università oħra, kemm fil-livell nazzjonali kif ukoll f’dak internazzjonali. Partijiet proponenti huma mistennija li jipprovdu kemm teżi nazzjonali u internazzjonali (jiġifieri teżi organizzata ma ‘Università mill-istess pajjiż jew minn wieħed barrani).

Riżultati ta ‘Tagħlim

  • L-istudent jirrikonoxxi u jirrifletti fuq iċ-ċiklu tal-ħajja tal-IA f’kuntest realistiku u infurmat mill-industrija, u f’diversi postijiet, xenarji, u każijiet ta’ użu.

  • Riżultat tat-Tagħlim 1
  • L-istudent juri attitudni ta’ riċerka robusta u valida permezz ta’ proġett b’approċċ interdixxiplinari definit sew li jipproduċi soluzzjonijiet rilevanti għall-industrija u teknoloġikament kompetenti, filwaqt li jevalwa l-impatt potenzjali tal-ħidma tagħhom fuq l-individwi u s-soċjetà

  • Riżultat tat-Tagħlim 2
  • L-istudent juri attitudni professjonali fir-rigward tal-komunikazzjoni mal-partijiet ikkonċernati rilevanti (eż., mentors, konsulenti, pari, u klijenti), attitudni analitika, etos tax-xogħol, kompetenza fl-ippjanar, proattività, u għarfien personali

  • Riżultat tat-Tagħlim 3

Linji gwida għat-teżi

HCAIM Thesis Proposals Guidelines

Dawn il-linji gwida huma maħsuba biex jappoġġaw partijiet li beħsiebhom jipproponu teżi ġdida.

Mudell tat-teżi HCAIM

Ara l-Mudell tat-teżi HCAIM hawn.

Linji Gwida Etiċi għall HCAIM Thes

Plaġjariżmu, Fabbrikazzjoni tad-Data u Manipulazzjoni tal-Immaġni

Il-plaġjariżmu mhuwiex aċċettabbli. Il-plaġjariżmu jinkludi l-ikkupjar ta’ test, ideat, stampi, jew data minn sors ieħor, inklużi l-pubblikazzjonijiet tiegħek stess, mingħajr ma jagħti kreditu lis-sors oriġinali.

L-użu mill-ġdid ta’ test ikkupjat minn sors ieħor għandu jkun bejn il-virgoletti u s-sors oriġinali. Jekk studji preċedenti jkunu ispiraw id-disinn ta’ studju jew l-istruttura jew il-lingwa tal-manuskritt, dawn l-istudji għandhom jissemmew b’mod espliċitu.

Il-fajls tal-immaġni ma għandhomx jiġu mmanipulati jew aġġustati b’xi mod li jista’ jwassal għal interpretazzjoni ħażina tal-informazzjoni pprovduta mill-immaġni oriġinali. Il-manipulazzjoni irregolari tinkludi 1) l-introduzzjoni, it-titjib, iċ-ċaqliq, jew it-tneħħija ta’ karatteristiċi mill-immaġni oriġinali, 2) ir-raggruppament ta’ immaġini li għandhom jiġu ppreżentati separatament jew 3) il-modifika tal-kuntrast, il-luminożità jew il-bilanċ tal-kulur biex joskuraw, jeliminaw jew itejbu xi informazzjoni.

Ir-riżultati ppreżentati ma jridux ikunu magħżula, immanipulati, imsaħħa jew iffabbrikati b’mod mhux xieraq. Dan jinkludi 1) l-esklużjoni tal-punti tad-data biex jissaħħaħ is-sinifikat tal-konklużjonijiet, 2) il-fabbrikazzjoni tad-data, 3) l-għażla tar-riżultati li jappoġġaw konklużjoni partikolari għad-detriment ta’ data kontradittorja, 4) l-għażla deliberata ta’ għodod jew metodi ta’ analiżi li jappoġġjaw konklużjoni partikolari (inkluż it-tqaċċit).

Riċerka li tinvolvi Suġġetti, Annimali jew Pjanti Umani

Meta tirrapporta dwar riċerka li tinvolvi suġġetti umani, materjal uman, tessuti umani, jew data umana, il-parti proponenti għandha tiżgura li l-investigazzjonijiet twettqu skont ir-regoli tad- Dikjarazzjoni ta’ Ħelsinki tal-1975, riveduta fl-2013. Kwalunkwe konsegwenza assoċjata mal-ksur ta’ dan l-aspett se tiġi attribwita totalment lill-parti proponenti u la lill-konsorzju HCAIM u lanqas lill-istudent.

Teżijiet, li jaħdmu ma ‘linji ta’ ċelloli għandhom jiddikjaraw l-oriġini ta ‘kwalunkwe linja ta’ ċelloli. Għal-linji ta’ ċelloli stabbiliti, għandha tiġi ddikjarata l-provenjenza, u għandhom jingħataw ukoll referenzi għal karta ppubblikata jew sors kummerċjali. Jekk jintużaw linji ta’ ċelloli de novo li ma kinux ippubblikati qabel, inklużi dawk mogħtija minn laboratorju ieħor, iridu jingħataw dettalji tal-bord ta’ reviżjoni istituzzjonali jew tal-approvazzjoni tal-kumitat tal-etika, u għandha tiġi pprovduta konferma ta’ kunsens infurmat bil-miktub jekk il-linja tkun ta’ oriġini umana.

Is-suġġetti kollha potenzjalment derivati minn kwalunkwe riċerka li tikkawża xi ħsara lill-annimali huma pprojbiti. Il-linji gwida kollha applikati għall-bnedmin għandhom jiġu segwiti (fejn possibbli) għall-annimali wkoll.

Ir-riċerka sperimentali dwar il-pjanti (jew ikkultivati jew selvaġġi), inkluż il-ġbir ta’ materjal tal-pjanti, għandha tikkonforma mal-linji gwida istituzzjonali, nazzjonali jew internazzjonali. Nirrakkomandaw li dawn jirrispettaw il- Konvenzjoni dwar id-Diversità Bijoloġika u l- Konvenzjoni dwar il-Kummerċ fl-Ispeċijiet ta’ Fawna u Flora Selvaġġi fil-Periklu.

Sess, Ġeneru, Etniċità, Reliġjon u preġudizzju ieħor fir-riċerka

Huwa mħeġġeġ isegwi l- linji gwida ‘Is-Sess u l-Ekwità bejn is-Sessi fir-Riċerka — SAGER’ u jinkludi kunsiderazzjonijiet ta’ sess u ġeneru fejn rilevanti. It-termini sess (attribut bijoloġiku) u l-ġeneru (imsawra minn ċirkostanzi soċjali u kulturali) għandhom jintużaw bir-reqqa biex tiġi evitata l-konfużjoni taż-żewġ termini. It-teżi għandha tiddeskrivi wkoll (fl-‘isfond’) jekk jistgħux ikunu mistennija differenzi bejn is-sess u/jew is-sessi; jirrapporta kif is-sess u/jew is-sess ġew ikkunsidrati fit-tfassil tal-istudju; jipprovdu data diżaggregata skont is-sess u/jew il-ġeneru, fejn xieraq; u jiddiskutu r-riżultati rispettivi. Jekk ma saritx analiżi tas-sess u/jew tal-ġeneru, ir-raġunament għandu jingħata fid-Diskussjoni.

Kunsiderazzjonijiet simili japplikaw għall-forom l-oħra kollha ta’ preġudizzju, inkluż (u mhux limitat għal) etniċità u reliġjon. Għall-ewwel, aħna nfakkru li l-bnedmin ma jkollhomx razez, iżda biss etniċità.

Jekk it-teżi tkun iffukata fuq il-preġudizzju, ir-raġuni warajha għandha tiġi ċċarata mill-bidu.

Kunflitt ta’ Interessi

L-istudenti għandhom jevitaw li jidħlu fi ftehimiet ma’ sponsors tal-istudju, kemm għall-profitt kif ukoll mingħajr skop ta’ qligħ, li jinterferixxu mal-aċċess għad-data kollha tal-istudju jew li jinterferixxu mal-kapaċità tagħhom li janalizzaw u jinterpretaw id-data u li jħejju t-teżi b’mod indipendenti meta u fejn jagħżlu.

L-istudenti jridu jidentifikaw u jiddikjaraw kwalunkwe ċirkostanza jew interess personali li jista’ jitqies li jinfluwenza b’mod mhux xieraq ir-rappreżentazzjoni jew l-interpretazzjoni tar-riżultati tar-riċerka rrappurtati. Eżempji ta’ kunflitti ta’ interess potenzjali jinkludu iżda mhumiex limitati għal interessi finanzjarji (bħal sħubija, impjieg, konsulenzi, sjieda ta’ stokks/ishma, onorarji, għotjiet jew finanzjament ieħor, testimonjanzi ta’ esperti mħallsa u arranġamenti għal liċenzji ta’ privattivi) u interessi mhux finanzjarji (bħal relazzjonijiet personali jew professjonali, affiljazzjonijiet, twemmin personali).

Kwalunkwe rwol tal-isponsors tal-finanzjament fit-tfassil tal-istudju, fil-ġbir, l-analiżi jew l-interpretazzjoni tad-data, bil-miktub tal-manuskritt, jew fid-deċiżjoni li jiġu ppubblikati r-riżultati għandu jiġi ddikjarat minn qabel.

Politiki ta’ ċitazzjoni

  • L-istudenti għandhom jiżguraw li fejn il-materjal jittieħed minn sorsi oħra (inkluża l-kitba ppubblikata tagħhom stess), is-sors jiġi kkwotat b’mod ċar u fejn jinkiseb permess xieraq.
  • L-istudenti m’għandhomx jinvolvu ruħhom f’awto-ċitazzjoni eċċessiva tax-xogħol tagħhom stess.
  • L-istudenti m’għandhomx jikkopjaw referenzi minn pubblikazzjonijiet oħra jekk ma jkunux qraw ix-xogħol imsemmi.
  • L-istudenti m’għandhomx preferibbilment jikkwotaw il-pubblikazzjonijiet tagħhom stess jew ta’ sħabhom, tal-pari, jew tal-istituzzjoni.
  • L-istudenti m’għandhomx jikkwotaw reklami jew materjal advertorjali.

Linji Gwida Etiċi għar-Reviżuri

Kunflitt potenzjali ta’ interessi

Ir-reviżuri huma mitluba jinfurmaw lill-bord tal-HCAI jekk ikollhom kunflitt ta’ interess li jista’ jippreġudika r-rapport ta’ rieżami, jew b’mod pożittiv jew negattiv. Il-bord se jiċċekkja bl-aktar mod preċiż possibbli qabel ma jistieden lir-reviżuri; madankollu, il-kooperazzjoni tar-reviżuri f’din il-kwistjoni hija mistennija u apprezzata.

Il-Kunfidenzjalità u l-Anonimità

Ir-reviżuri jridu jżommu l-kontenut tat-teżi, inkluż l-astratt, kunfidenzjali. Huma għandhom jinfurmaw lill-bord tal-HCAI jekk jixtiequx li kollega jlesti r-reviżjoni f’isimhom.

Il-Matriċi tar-Riskji u l-Pjan ta’ Mitigazzjoni għall-HCAIM Thess

Dan il-mudell jippermetti lis-superviżur li jappoġġja lill-istudent fl-identifikazzjoni u t-trattament tal-problemi. Fl-istess ħin, parti proponenti tat-teżi se tintalab tikkompila dan il-mudell.

L-istadji importanti u r-riżultati kollha għat-tlestija tal-proġett ta’ riċerka propost għandhom jiġu inklużi fil-proposta tal-proġett. L-istudenti huma meħtieġa wkoll iħejju matriċi tar-riskju li tinkludi riskji li jistgħu jipperikolaw l-ilħuq ta’ dawn ir-riżultati u jipprovdu pjanijiet ta’ kontinġenza biex jimmitigaw ir-riskji deskritti. Eżempju ta’ matriċi tar-riskju u pjan ta’ mitigazzjoni huwa muri hawn taħt. Jekk jogħġbok inkludi riskji addizzjonali jekk meħtieġ:

Riskju ta’ Ta’ severità Probabbiltà ta’ Mitigazzjoni
Naqset milli tiġbor id-data fil-mira fil-ħin Għoli Baxxa Il-proġett se jibda jeżamina r-riżorsi disponibbli b’mod miftuħ. Jinvestigaw l-għażliet għall-akkwist ta’ data pubblika sintetika jew disponibbli minn qabel simili għad-data fil-mira.
Finanzjament insuffiċjenti għar-riżorsi Medja ta’ Medja ta’ Se jiġu mfittxija sorsi alternattivi ta’ finanzjament.
Għanijiet ta’ Riċerka/Proġett ambizzjużi żżejjed Medja ta’ Baxxa Jirrevedi regolarment l-għanijiet tal-proġett u jirregolarizza l-eżiti tal-proġett abbażi tal-proċess ta’ rieżami.
(Wisq) Ammonti kbar ta’
taħriġ
addizzjonali meħtieġ
Medja ta’ Baxxa Għandha tittieħed approvazzjoni minn qabel. L-għanijiet tal-proġett se jiġu aġġornati abbażi tal-ħin u r-riżorsi użati għal dan it-taħriġ addizzjonali.
Telf ta’ dejta Medja ta’ Baxxa L-istudent se jsegwi proċeduri ta ‘backup xierqa biex jitnaqqas ir-riskju.

Eżempji ta ‘Temi teżi





















Aqbeż għall-kontenut



Skip to content