Nowy, interdyscyplinarny stopień w Edinburgh Futures Institute Ten program zaspokaja pilne zapotrzebowanie na interdyscyplinarne umiejętności i wiedzę w zakresie etycznego projektowania, użytkowania i zarządzania sztuczną inteligencją i innymi technologiami intensywnie wykorzystującymi dane. Obecnie wielu organizacjom i sektorom, które pracują ze sztuczną inteligencją (AI) i aplikacjami intensywnie wykorzystującymi dane, brakuje wyróżniającej się wiedzy specjalistycznej w swoich pracownikach technicznych i odpowiedzialnych za politykę/zarządzanie, potrzebnych do spełnienia etycznych wymagań społeczeństwa dotyczących odpowiedzialnego korzystania z technologii, co w coraz większym stopniu wykracza poza zwykłą zgodność z prawem . W obliczu rosnących oczekiwań społecznych i wymagań regulacyjnych, aby nowe technologie były stosowane nie tylko prawnie, ale i etycznie, wszystkie sektory wymagają wykwalifikowanych absolwentów uzbrojonych w umiejętności krytyczne, kreatywne i wyższego rzędu w zakresie danych. Absolwenci tego programu pomogą swoim przyszłym pracodawcom poruszać się po złożonych nowych systemach technicznych i rolach z przejrzystością, odpowiedzialnością, uczciwością, sprawiedliwością i poszanowaniem praw jednostki i praw człowieka oraz w sposób zgodny z rzeczywistymi potrzebami ludzkimi i społecznymi. Nasz interdyscyplinarny stopień został zaprojektowany z wiodącą na świecie wiedzą akademicką Uniwersytetu w Edynburgu w tej dziedzinie, opierając się na filozofii, prawie, informatyce oraz badaniach nad innowacjami naukowymi i technologicznymi (STIS). Wykorzystuje siłę badawczą i misję Centrum Futures Institute for Technomoral Futures, które promuje zrównoważone, sprawiedliwe i etyczne wyniki w zakresie sztucznej inteligencji (AI) i technologii opartej na danych. Będziesz: Zbuduj złożone umiejętności poznawcze i umiejętności współpracy potrzebne do zdobycia wiedzy i kompetencji w zakresie odpowiedzialnych i etycznych danych oraz rozwoju, użytkowania i zarządzania sztuczną inteligencją. Rozwijaj zrozumienie wartości, zasad i praktyk etycznych, prawnych, politycznych i projektowych, które umożliwiają odpowiedzialne korzystanie z danych i sztucznej inteligencji. Zdobądź praktyczne doświadczenie w pracy i komunikowaniu się na temat sztucznej inteligencji i etyki danych z innymi zainteresowanymi stronami i praktykami z różnych sektorów, dyscyplin i opinii publicznej. Studenci dowiedzą się, w jaki sposób normy i zasady etyczne odwzorowują charakterystyczne techniczne afordancje sztucznej inteligencji i nauki o danych; jak etyka przecina się z innymi formami zarządzania technologią, takimi jak prawo, polityka, projektowanie i standardy zawodowe; oraz w jaki sposób etyka odnosi się do szerszych politycznych i kulturowych kontestacji władzy i wpływów algorytmicznych, korporacyjnych i państwowych. Studia podyplomowe w Edinburgh Futures Institute Ten program jest częścią połączonego portfolio studiów podyplomowych w Edinburgh Futures Institute (EFI). EFI wspiera interdyscyplinarne nauczanie, uczenie się i badania skoncentrowane na złożonych globalnych i społecznych wyzwaniach. Wszystkie nasze programy są prowadzone przez ekspertów akademickich z wielu różnych dziedzin. Jako student EFI rozwiniesz kreatywne, krytyczne i oparte na danych myślenie, które przekracza tradycyjne granice dyscyplinarne. Będziesz mieć przestrzeń do głębokiego zastanowienia się nad kwestiami związanymi z własnymi pasjami i celami zawodowymi oraz opracujesz projekt w oparciu o problem, który Cię interesuje. Oprócz wiedzy specyficznej dla twojego obszaru studiów, studia w EFI zapewnią ci umiejętności i zrozumienie, których potrzebujesz, aby stać się kreatywnym, pewnym siebie i krytycznym obywatelem w szybko zmieniającym się świecie. Będą to: podstawowe umiejętności związane z danymi etyka danych umiejętność kwestionowania zagadnień o zasięgu globalnym kreatywne i analityczne podejście do wiedzy, które są niezbędne do budowania lepszej przyszłości Możesz do nas dołączyć niezależnie od tego, czy posiadasz już umiejętności w zakresie wykorzystywania i wykorzystywania danych cyfrowych.
-
