Veri temelli yapay zeka çağımızda verilerin uyumlu ve etik kullanımı her zamankinden daha önemli.  Bu kursta veri etiğinin bireyler, şirketler ve toplum geneli için etkisini ve önemini keşfedecek ve anlayacağız.  Etik ile veri etiği arasındaki ince ilişkiyi vurgulayacağız. Uygulamalı örnekler kullanarak etik olmayan inovasyon ve veri uygulamalarının zararlarının yanı sıra veri etiğinin faydalarını tartışacağız.  Ayrıca veri etiği ile yapay zeka etiği arasındaki ilişkiyi vurgulayacak ve bunları uygulamaya yönelik stratejileri tanıtacağız. 

Veri etiğinden önce etik

Aldatıcı etik

Benzer şekilde farklı

Zarar vermemekten fazlası

Ahlaklı veri bilimi

Etik avantajı

Veri etiği ve yapay zeka etiği

Yakıt ve motor

Veri etiği mi, yapay zeka etiği mi?

Veri Etiğini Anlamak

Bu bölüm, öğrencilere veri yaşam döngüsünün farklı aşamalarında veri etiğinin önemine ve uygulanmasına ilişkin pratik bilgiler ve örnekler sunmaktadır. Bu bölüm, veri koruma ve güvenliği, bilgilendirilmiş onay, güven ve şeffaflık ile hesap verebilirlik gibi önemli veri etiği kavramlarının pratik yönlerini ele almaktadır.

Veri yaşam döngüsü boyunca yaşanan etik sorunları

Her aşamada en iyi uygulamalar

Geçerli onay

Onay formunda neler bulunur?

Bu geçerli görünmüyor

Veri gizliliği ve güvenliği

Gizlilik mi güvenlik mi?

Tedbiri elden bırakmayın

Şeffaflık ve hesap verebilirlik

Saklayacak bir şey yok!

Herkesin bir rolü var!

Veri Etiği: Şimdi ve Daima

Bu bölüm, veri yanlılığı ve adilliği hakkındaki olağan tartışmaların ötesine geçen veri etiğine odaklanır. Öğrenciler, verilerle ilgili yanlılıkları ve bunlarla nasıl başa çıkılacağını daha iyi anlayacaklardır. Ayrıca, verileri açık bir şekilde paylaşmak için FAIR (Bulunabilir, Erişilebilir, Birlikte Çalışabilir ve Yeniden Kullanılabilir) veri ilkeleri hakkında bilgi edineceklerdir. Bunun yanında açık verinin bilim ve toplum için faydalarını da anlayacaklardır. Son olarak öğrenciler, şirket liderlerinin ve veri bilimcilerin ahlaki sorumluluğunu vurgulayarak ve veri etiğinin geleceğine hazırlanarak veri işlemlerinde hesap verebilirlik ve etki bakımından gelişmeleri keşfedeceklerdir. 

Veri yanlılığı neyi ifade eder?

Seçenekler

Doğru

Yanlış

Veriler o kadar da adil değil

Her şeyi düzeltebilir miyiz?

Adil veriler mi yoksa FAIR veriler mi?

Verileri yeniden kullanma

Uygulamada FAIR veri̇ler

Peki FAIR neydi?

Bilim ve toplum için açık veriler

Neden paylaşalım?

Fırsatlar

Zorluklar

Paylaşmak önemsemektir

Daha fazla hesap verebilirlik ve etki

Anlamlı hesap verebilirlik

Etik ve ince etik

Tebrikler!

İyi bir amaç için veriler

Veri etiğine giriş niteliğindeki bu kurs, katılımcılara veri etiği kavramlarının temellerini ve iş dünyasında, Ar-Ge'de veya toplumsal fayda için uygulamada ne anlama geldiğini gösterecektir. Bu kurs, veri etiği ilkelerini, yapay zeka etiği ile ilişkisini ve veri yaşam döngüsünün farklı aşamalarındaki özelliklerini ele almaktadır. Bu kurs, veri etiğinin adil olmayı nasıl destekleyebileceğini, yanlılığı nasıl azaltabileceğini ve sosyal faydayı nasıl teşvik edebileceğini vurgularken veri koruma, güvenlik, güven ve şeffaflık konularını da ele almaktadır. Katılımcılar, bilgilendirilmiş onay formlarının hazırlanması ve veri faaliyetlerinin etik etkilerinin belirlenmesi gibi pratik beceriler kazanacaklardır. Kursun sonunda katılımcılar veri etiği konusunda temel bir anlayışa sahip olacaklardır. Bu kurs, mesleki ve kişisel olarak veri etiği ile ilgili durumları tanımlamaları ve iyileştirmeleri için öğrencileri donatacaktır.




<h2>Veri Etiğinin Temellerini Keşfedin</h2>
Veri etiğine giriş niteliğindeki bu eğitim, katılımcılara veri etiği kavramlarının temellerini ve iş dünyasında, Ar-Ge'de veya toplumsal fayda için uygulamada ne anlama geldiklerini gösterecektir. Bu ders, veri etiği ilkelerini, yapay zeka etiği ile ilişkisini ve veri yaşam döngüsünün farklı aşamalarındaki özelliklerini kapsamaktadır. 
<br><br>
<h2>Veri Etiği İlkeleri Sanatını Öğrenin</h2>
Bu eğitim, veri etiğinin adaleti nasıl destekleyebileceğini, önyargıları nasıl azaltabileceğini ve sosyal faydayı nasıl teşvik edebileceğini vurgularken veri koruma, güvenlik, güven ve şeffaflık konularını da ele almaktadır. Katılımcılar, bilgilendirilmiş onam formlarının hazırlanması ve veri işlemlerinin etik etkilerinin belirlenmesi gibi pratik beceriler kazanacaklardır. Eğitimin sonunda katılımcılar veri etiği konusunda temel bir anlayışa sahip olacaklardır. Bu kurs, profesyonel ve kişisel olarak veri etiği ile ilgili durumları tanımlamak ve iyileştirmek için onları donatacaktır.

Veri etiğini keşfedin: İlkeler, yapay zeka etiği ve sorumlu veri kullanımı için beceriler.

Veri Etiğine Giriş

Sorumlu veri kullanımına yönelik ilkeler, yapay zeka etiği ve pratik beceriler hakkındaki bu kapsamlı eğitimle veri etiğini keşfedin.

İşletmeler için Veri Becerileri

Veri yanlılığı, veri yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarında ortaya çıkabilir.

Yapay zeka yanlılığından büyük ölçüde veri yanlılığı sorumludur.

Şirketler, veri kümelerindeki cinsiyet ve ırk gibi hassas özelliklerin elendiğinden emin olarak veri yanlılığını ortadan kaldırabilir.

Yeterli önlemlerle, tüm veri yanlılıkları her zaman tespit edilebilir ve tamamen ortadan kaldırılabilir.

Veriler o kadar da adil değil

Veri Etiğine Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz