ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Trustworthy Artificial Intelligence Implementation: Introduction to the TAII Framework

دانلود کتاب پیاده سازی قابل اعتماد هوش مصنوعی: مقدمه ای بر چارچوب TAII

Trustworthy Artificial Intelligence Implementation: Introduction to the TAII Framework

مشخصات کتاب

Trustworthy Artificial Intelligence Implementation: Introduction to the TAII Framework

ویرایش:  
نویسندگان:   
سری: Business Guides on the Go 
ISBN (شابک) : 303118274X, 9783031182747 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2022 
تعداد صفحات: 141
[142] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 3 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 35,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 7


در صورت تبدیل فایل کتاب Trustworthy Artificial Intelligence Implementation: Introduction to the TAII Framework به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب پیاده سازی قابل اعتماد هوش مصنوعی: مقدمه ای بر چارچوب TAII نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب پیاده سازی قابل اعتماد هوش مصنوعی: مقدمه ای بر چارچوب TAII

سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) که به سرعت در حال توسعه هستند، پتانسیل فوق‌العاده‌ای برای تغییر حوزه‌های مختلف و اعمال نفوذ قابل‌توجه بر جوامع و سازمان‌ها دارند. بیش از یک رشته فنی، هوش مصنوعی نیازمند تعامل بین حرفه های مختلف است. بر اساس نتایج ادبیات بنیادی و تحقیقات تجربی، این کتاب به آگاهی مدیریت از جنبه‌های اخلاقی و اخلاقی هوش مصنوعی می‌پردازد. این به دنبال پر کردن شکاف ادبیات و ارائه راهنمایی های مدیریتی برای مقابله با پیاده سازی هوش مصنوعی قابل اعتماد (TAII) است و در عین حال وابستگی های اخلاقی در شرکت را نیز در نظر می گیرد. چارچوب TAII که در اینجا معرفی شد، رویکردی جامع را برای شناسایی روابط اخلاقی سیستمی در اکوسیستم شرکت دنبال می‌کند و ارزش‌های شرکتی، مدل‌های تجاری و جنبه‌های کالاهای مشترک مانند اهداف توسعه پایدار و اعلامیه جهانی حقوق بشر را در نظر می‌گیرد. علاوه بر این، راهنمایی هایی را در مورد اجرای اخلاق هوش مصنوعی در سازمان ها بدون نیاز به پیشینه عمیق تر در فلسفه ارائه می دهد و تأثیرات اجتماعی خارج از محیط نرم افزار و مهندسی داده را در نظر می گیرد. بسته به زمینه قانونی یا حوزه کاربردی مربوطه، چارچوب TAII را می توان با طیف وسیعی از مقررات و اصول اخلاقی تطبیق داد و استفاده کرد. این کتاب می تواند به عنوان یک مطالعه موردی یا خود بررسی برای مدیران سطح C و دانشجویان علاقه مند به این رشته باشد. همچنین دستورالعمل‌ها و دیدگاه‌های ارزشمندی را برای سیاست‌گذارانی که به دنبال رویکردی اخلاقی برای هوش مصنوعی هستند، ارائه می‌کند.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Rapidly developing Artificial Intelligence (AI) systems hold tremendous potential to change various domains and exert considerable influence on societies and organizations alike. More than merely a technical discipline, AI requires interaction between various professions. Based on the results of fundamental literature and empirical research, this book addresses the management’s awareness of the ethical and moral aspects of AI. It seeks to fill a literature gap and offer the management guidance on tackling Trustworthy AI Implementation (TAII) while also considering ethical dependencies within the company. The TAII Framework introduced here pursues a holistic approach to identifying systemic ethical relationships within the company ecosystem and considers corporate values, business models, and common goods aspects like the Sustainable Development Goals and the Universal Declaration of Human Rights. Further, it provides guidance on the implementation of AI ethics in organisations without requiring a deeper background in philosophy and considers the social impacts outside of the software and data engineering setting. Depending on the respective legal context or area of application, the TAII Framework can be adapted and used with a range of regulations and ethical principles. This book can serve as a case study or self-review for c-level managers and students who are interested in this field. It also offers valuable guidelines and perspectives for policymakers looking to pursue an ethical approach to AI.



فهرست مطالب

Table of Contents
About the Author
About the Technical Reviewer
Acknowledgments
Introduction
Chapter 1: Introduction
	From Personalized Medicine to Precision Health
	Why Precision Health? Why Now?
		Shifting Paradigms from Volume to Value
		Social Determinants of Health
	Why Diversity Is Essential Within Precision Health
	Summary
Chapter 2: What Is Precision Health?
	The Five Ps of Precision Health
		Prediction and Prevention
		Personalization of Treatment
		Participation
		Population
	Considerations of Precision Health
		Cost
		Genes Are Just the Beginning
		Health Equality
		Unfulfilled Power of Data
	Engagement
		High Touch Means High Tech
		Phenomics
		Digital Transformation
	Applying Precision Health: The P5H Precision Healthcare Continuum
		Health Stages
			Stage A
			Stage B
			Stage C
			Stage D
		Optimization Across Stages
		Intervention Levels
			Level 1
			Level 2
			Level 3
			Level 4
	Summary
Chapter 3: Data and the Digital Phenotype
	Data Forms and Types
		Forms
		Types
	Sources of Data
	Sensors
	Digital Phenotyping
	Digital Twin
	Data Challenges
		Measurement and Completeness
		Lack of Data on Social Determinants of Health
		Privacy and Security
		Cost
		Disconnected from Data
		Limited Adoption of Common Data Models
		Expanding Beyond Qualitative Data
	A Paradigm for Acting on Data
	Turning Data into Information, Knowledge, and Wisdom
	Summary
Chapter 4: Artificial Intelligence and Machine Learning in Precision Health
	The Three Types of AI
		Artificial Narrow Intelligence
		Artificial General Intelligence
		Artificial Superintelligence
	A Brief Introduction to Machine Learning
		Framework for Machine Learning
		Software and Toolkits
	Explainable AI
	Applications of AI Assisted Precision Health in Practice
		Clinical Decision Support
		Behavioral Change Interventions and Lifestyle Medicine
		New Treatments, Definitions of Disease, and Points of Intervention
		Digital Twins
		Health Promoting Chatbots
		Voice Recognition
	Summary
Chapter 5: Risks and Ethical Challenges of Precision Health
	Responsible Development and Ethical AI Principles
	Epistemic Principles
		Interpretability
		Reliability and Safety
	General Ethical AI Principles
		Bias, Inclusivity, and Fairness
		Transparency and Accountability
		Lawfulness
		Data Privacy and Security
		Human Agency
		Beneficence
		Redesigning Care and the Patient-Clinician Relationship
		Health Inequalities
		Theology
	Preparing the Profession
	Summary
Chapter 6: Future of Precision Healthcare
	Precision Care from Birth to Death
		Nanotechnology
		DNA Manipulation and Gene Therapy
		Smart Sensors
		Bioprinting
	Brain Computer Interfacing
	Smart Habitats
	Digital Health Education
		Literacy
		Changing Roles
		Quality
		Ability
		Accessibility and Equity
		New Forms of Training
	Collaboration Between Academia and Industry
	Summary
Chapter 7: Precision Healthcare in Practice
	Delivery of Specialist Multidisciplinary Weight Management to Hospital-Based Patients Through a Digital Tool
		Objective
		Methods
		How Does Personalization Appear?
		Results
		Discussion
		Conclusion
		Building on Our Evidence
	Understanding People’s Attitudes Toward Data for the Optimization of a Specialist Podiatry Service for People with Long-Term Health Conditions
		Objective
		Methods
		Results
		Discussion
		Conclusion
		Impact of the Findings
	Evaluation of a Digital Intervention for the Self-Management of Type 2 Diabetes and Prediabetes
		Objectives
		Methods
		Results
		Discussion
		Conclusion
		Impact of the Findings
	Voice-Based Symptom Monitoring and AI-Based Rehabilitation for Patients with Long COVID
		Background
		Objective
		Implementation Plan
		Risks
		Evaluation
		Potential Impact
	Developing a Digital Tool to Support Daily Behavioral Change for Children and Young People to Support Healthier Lives
		Objective
		Methods
		Milestones
		Evaluation
		Impact of the Project
	Summary
Index




نظرات کاربران