دوره حکمرانی داده (Data Governance) در هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حکمرانی داده (Data Governance) در هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی حکمرانی داده در هوش مصنوعی
• 2. تعریف و اهمیت حکمرانی داده
• 3. اصول کلیدی حکمرانی داده
• 4. چارچوب‌های قانونی و مقرراتی حکمرانی داده در ایران
• 5. قانون تجارت الکترونیکی و حریم خصوصی داده‌ها
• 6. آیین‌نامهٔ حفاظت از داده‌ها
• 7. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی مرتبط با داده
• 8. استانداردهای ملی و بین‌المللی حکمرانی داده
• 9. نقش ذینفعان در حکمرانی داده
• 10. مدیریت چرخهٔ حیات داده
• 11. کیفیت داده و مدیریت آن
• 12. استانداردهای کیفیت داده
• 13. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
• 14. اصلاح و بهبود کیفیت داده
• 15. امنیت داده و حفاظت از آن
• 16. سیاست‌های امنیتی داده
• 17. رمزنگاری و حفاظت از داده‌ها
• 18. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 19. پایش و حسابرسی دسترسی به داده‌ها
• 20. حریم خصوصی داده‌ها و اصول آن
• 21. قوانین مربوط به حریم خصوصی در ایران
• 22. نقش رضایت در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 23. ناشناس‌سازی و شبه‌ناشناس‌سازی داده‌ها
• 24. مدیریت ریسک در حکمرانی داده
• 25. شناسایی و ارزیابی ریسک‌های داده
• 26. کاهش و مدیریت ریسک‌های داده
• 27. طرح‌های تداوم کسب‌وکار و بازیابی فاجعه
• 28. حاکمیت داده در سازمان
• 29. ساختار سازمانی حکمرانی داده
• 30. نقش کمیتهٔ حکمرانی داده
• 31. مسئولیت‌ها و وظایف مدیران داده
• 32. مستندسازی و کاتالوگ داده
• 33. ایجاد کاتالوگ داده جامع
• 34. مدیریت فراداده (Metadata)
• 35. اهمیت فراداده در درک داده‌ها
• 36. سیاست‌های مدیریت فراداده
• 37. انطباق با مقررات و قوانین
• 38. رصد و پایش انطباق
• 39. گزارش‌دهی انطباق
• 40. مدیریت داده‌های حساس
• 41. طبقه‌بندی داده‌های حساس
• 42. روش‌های حفاظت از داده‌های حساس
• 43. حکمرانی داده در یادگیری ماشین
• 44. اصول اخلاقی در داده‌های هوش مصنوعی
• 45. استفادهٔ مسئولانه از داده‌های هوش مصنوعی
• 46. شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 47. قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability) در هوش مصنوعی
• 48. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
• 49. تدوین سیاست‌های داده در سازمان
• 50. فرآیندهای تدوین سیاست‌های داده
• 51. تصویب و ابلاغ سیاست‌های داده
• 52. آموزش و آگاهی‌بخشی به کارکنان
• 53. فرهنگ‌سازی داده‌محور
• 54. مدیریت تغییر در پیاده‌سازی حکمرانی داده
• 55. اندازه‌گیری اثربخشی حکمرانی داده
• 56. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 57. ارزیابی و بازنگری دوره‌ای حکمرانی داده
• 58. حکمرانی داده در داده‌کاوی و تحلیل داده
• 59. ملاحظات قانونی در جمع‌آوری داده برای تحلیل
• 60. پرهیز از سوگیری در داده‌های تحلیلی
• 61. حفاظت از داده‌های شخصی در تحلیل‌ها
• 62. حکمرانی داده در اینترنت اشیاء (IoT)
• 63. امنیت در دستگاه‌ها و شبکه‌های IoT
• 64. حریم خصوصی در داده‌های IoT
• 65. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 66. چالش‌های حکمرانی داده‌های حجیم
• 67. راهکارها برای حکمرانی داده‌های حجیم
• 68. حکمرانی داده در بلاک‌چین و رمزارزها (مطابق مقررات)
• 69. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها
• 70. انطباق با قوانین مبارزه با پولشویی
• 71. حکمرانی داده در هوش مصنوعی مولد
• 72. ملاحظات اخلاقی در محتوای تولیدی
• 73. مسئولیت‌پذیری در تولید محتوا
• 74. حکمرانی داده و مدیریت دانش
• 75. ارتباط حکمرانی داده با مدیریت دانش
• 76. به اشتراک‌گذاری امن داده‌ها
• 77. حکمرانی داده در دولت الکترونیک
• 78. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های دولتی
• 79. امنیت و حریم خصوصی در داده‌های شهروندان
• 80. حکمرانی داده در سازمان‌های غیردولتی
• 81. مسئولیت‌های اجتماعی در مدیریت داده
• 82. شفافیت در عملکرد سازمان‌های غیردولتی
• 83. حکمرانی داده و نوآوری
• 84. ایجاد محیطی امن برای نوآوری داده‌محور
• 85. پشتیبانی از تحقیق و توسعه
• 86. حکمرانی داده و ریسک‌های سایبری
• 87. پیشگیری از حملات سایبری مرتبط با داده
• 88. واکنش به حوادث امنیتی داده
• 89. حکمرانی داده و همکاری‌های بین‌المللی (با رعایت منافع ملی)
• 90. قوانین و پروتکل‌های همکاری
• 91. حفاظت از داده‌های ملی در همکاری‌ها
• 92. آیندهٔ حکمرانی داده در هوش مصنوعی
• 93. روندهای نوظهور در حکمرانی داده
• 94. چالش‌های آینده و راهکارها
• 95. درس‌های آموخته از پیاده‌سازی حکمرانی داده
• 96. بهترین شیوه‌ها در حکمرانی داده
• 97. نقش هوش مصنوعی در بهبود حکمرانی داده
• 98. خودکارسازی فرآیندهای حکمرانی داده
• 99. تحلیل پیش‌بینانه ریسک‌های داده
• 100. ارتقاء امنیت و انطباق با هوش مصنوعی