In today's data-driven AI era, compliant and ethical use of data is more crucial than ever.  We will explore and understand the impact and importance of data ethics for individuals, companies, and the wider society.  We will highlight the nuanced relationship between ethics and data ethics. Using practical examples we will discuss the harms of unethical innovation and data practices as well as the benefits of data ethics.  We will also highlight the relationship between data ethics and AI ethics, and introduce the strategies to implement them. 

Veri etiğinden önce etik

Aldatıcı etik

Benzer şekilde farklı

Veri etiği odaklı

Hem genel etik hem de veri etiği

Zarar vermemekten fazlası

Ahlaklı veri bilimi

Etik avantajı

Veri etiği ve yapay zeka etiği

Yakıt ve motor

Seçenekler

Veri etiği

Yapay zeka etiği

Veri etiği mi, yapay zeka etiği mi?

Understanding Data Ethics

The chapter provides learners with practical knowledge and examples of the importance and implementation of data ethics in the different stages of the data lifecycle. The chapter covers the practical aspects of crucial data ethics concepts of data protection and security,  informed consent, trust and transparency, and accountability.

Ethics issues across data life cycle

The ethics advantage

Best practices all along

Valid consent

What's in a consent form?

That doesn't seem valid

Data privacy and security

Privacy or security?

Better be safe than sorry

Transparency and accountability

Nothing to hide!

A role for everyone!

Data Ethics: Now and Forever

This chapter focuses on data ethics that go beyond the usual discussions on data bias and fairness. Learners will better understand data-related biases and how to deal with them. They will also learn about the FAIR- Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable data principles for sharing data openly. They will also understand the benefits of open data for science and society. Finally,  learners will explore the evolving accountability and impact of data operations, emphasizing the moral responsibility of company leaders and data scientists and preparing for the future of data ethics. 

What do we do with data biases?

All is not fair in data

Can we fix it all?

Fair data or FAIR data?

Reusing data

What's FAIR again?

Open data for science and society

Why share?

Sharing is caring

Evolving accountability and impact

Meaningful accountability

Through ethics and thin

Congratulations!

Data for Good

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

Cambridge Analytica araştırma amacıyla veri topladı ancak bu verileri seçmen davranışlarını etkilemek üzere profil oluşturma ve hedefli reklamlar için kullandı.

IPCC'nin Veri Dağıtım Merkezi, iklim değişikliğiyle kolektif olarak mücadele etmek için dünyanın dört bir yanından iklim değişikliğine ilişkin verileri toplamakta ve bunları herkese açık bir şekilde paylaşmaktadır.

2019 yılında Facebook'ta yaşanan büyük bir veri ihlalinin ardından 533 milyon kullanıcının kişisel verileri internete sızdırıldı. 

Ocean CleanUp, okyanuslardaki plastik kirliliğini azaltmak amacıyla yüzen makroplastik çöpleri incelemek için nesne algılama modelleri kullanmaktadır.

Yapay zeka tarafından üretilen sanatın, sanatçıların geçim kaynakları üzerindeki etkisi. Sanat üreten yapay zeka modelleri, insanların yaratıcı sanat eserleri kullanılarak eğitilir.

Apple'ın kredi kartı algoritması, aynı kredi puanı için erkeklere kıyasla kadınlara daha az kredi sunmuş ve bu sonuç için yeterli bir açıklama yapmamıştır.

Veri etiği mi, yapay zeka etiği mi?

Veri Etiğine Giriş

Uygulamalı etkileşimli egzersiz