საწყისი მოდული განმარტავს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის ფარგლებს, ძირითად გამოყენებებს და მის ადგილს ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. მსმენელი ადგენს კურსის მიზნებს, წინაპირობებს, სასწავლო გეგმასა და წარმატების კრიტერიუმებს. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — შესავალი, მიზნები და სასწავლო გეგმა — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: განსაზღვრეთ პირადი სასწავლო მიზანი, შეაფასეთ არსებული ცოდნა და შექმენით სამუშაო/მტკიცებულებების ფაილი კურსისთვის.

შეფასება და დასრულება: მოდულის ბოლოს მსმენელმა უნდა შეძლოს კურსის ფარგლების, შეზღუდვებისა და საკუთარი მიზნის მკაფიო აღწერა.

მოდული ასწავლის ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის ძირითად ცნებებს, პროფესიულ ტერმინებს და მათ განსხვავებებს. ტერმინები აიხსნება ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ის რეალური გამოყენების მაგალითებით. მოდელი სწავლობს ან იყენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს; ინფერენსი არის ეტაპი, როდესაც გაწვრთნილი მოდელი ქმნის შედეგს. ხარისხი უნდა შეფასდეს სიზუსტით, რელევანტურობით, თანმიმდევრულობით, დაყოვნებითა და ღირებულებით.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი ცნებები და პროფესიული ტერმინოლოგია — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით მინიმუმ ათი ძირითადი ტერმინის მცირე ლექსიკონი, განმარტეთ თითოეული საკუთარი სიტყვებით და დაამატეთ გამოყენების მაგალითი.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ტერმინების სწორად განსაზღვრა, ერთმანეთისგან გარჩევა და შესაბამის კონტექსტში გამოყენება.

მოდული აკავშირებს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის ძირითად პრინციპებს, მოდელებსა და ჩარჩოებს. მსმენელი აფასებს მათ ვარაუდებს, გამოყენების პირობებსა და შეზღუდვებს ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. გენერაციულ AI-ში პრომპტი განსაზღვრავს ინსტრუქციას, კონტექსტს, შეზღუდვებსა და სასურველი პასუხის ფორმატს. ჰალუცინაცია, მიკერძოება, კონფიდენციალურობის გაჟონვა, prompt injection და ზედმეტი ავტომატიზაცია რეალური რისკებია; მნიშვნელოვანი შედეგები უნდა გადამოწმდეს ადამიანის მიერ.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ძირითადი პრინციპები, მოდელები და ჩარჩოები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შეადარეთ ორი მიდგომა ან მოდელი ძლიერი მხარეების, შეზღუდვების, საჭირო მონაცემებისა და მოსალოდნელი შედეგების მიხედვით.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს მოდელის არჩევის დასაბუთება და მისი შეზღუდვების ახსნა.

მოდული წარმოგიდგენთ ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის ინსტრუმენტებს, რესურსებსა და პროფესიულ სამუშაო პროცესებს. განიხილება როგორ გროვდება მონაცემები, როგორ ფიქსირდება ნაბიჯები და როგორ მზადდება შედეგი ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ინსტრუმენტები, რესურსები და პროფესიული სამუშაო პროცესები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით სამუშაო პროცესი: მიუთითეთ შესავალი მონაცემი, ინსტრუმენტი, მოქმედება, შედეგი, კონტროლის წერტილი და მტკიცებულება.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს შესაბამისი ინსტრუმენტის არჩევა და სრულად მიკვლევადი სამუშაო პროცესის აგება.

მოდული ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ს გარდაქმნის ეტაპობრივ პრაქტიკულ მეთოდად. მსმენელი სწავლობს მეთოდის არჩევას, მოქმედებების თანმიმდევრობას, გადაწყვეტილების წერტილებსა და შედეგის შემოწმებას ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. ხარისხი უნდა შეფასდეს სიზუსტით, რელევანტურობით, თანმიმდევრულობით, დაყოვნებითა და ღირებულებით. მოდელი სწავლობს ან იყენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს; ინფერენსი არის ეტაპი, როდესაც გაწვრთნილი მოდელი ქმნის შედეგს.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მეთოდები, ტექნიკები და ეტაპობრივი გამოყენება — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: აირჩიეთ რეალური დავალება და დაყავით მომზადების, შესრულების, შემოწმებისა და გაუმჯობესების ეტაპებად; თითოეულს დაუწერეთ წარმატების კრიტერიუმი. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს არა მხოლოდ მეთოდის შესრულება, არამედ მისი თანმიმდევრობისა და შედეგის გადამოწმების ახსნა.

მოდული ავითარებს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის უნარს კონტროლირებული პრაქტიკით. ყურადღება ექცევა ადაპტაციას, უკუკავშირს, შეცდომების დიაგნოსტიკასა და გაუმჯობესებას ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. ჰალუცინაცია, მიკერძოება, კონფიდენციალურობის გაჟონვა, prompt injection და ზედმეტი ავტომატიზაცია რეალური რისკებია; მნიშვნელოვანი შედეგები უნდა გადამოწმდეს ადამიანის მიერ. გენერაციულ AI-ში პრომპტი განსაზღვრავს ინსტრუქციას, კონტექსტს, შეზღუდვებსა და სასურველი პასუხის ფორმატს.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მართული პრაქტიკა და უნარების განვითარება — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შეასრულეთ ერთი და იგივე დავალება ორ განსხვავებულ სცენარში და შეადარეთ რა შეიცვალა და რატომ. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს უკუკავშირის გამოყენება, შეცდომის აღმოჩენა და გაუმჯობესებული მეორე ვერსიის შექმნა.

მოდული რეალური შემთხვევებით ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ს პრობლემის გადაჭრისა და გადაწყვეტილების მიღების დონეზე ავითარებს. განიხილება არასრული ინფორმაცია, დროის წნეხი და კონკურენტული მიზნები ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — რეალური შემთხვევები, პრობლემების გადაჭრა და გადაწყვეტილებები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: მოამზადეთ ქეისის ანალიზი: პრობლემა, დადასტურებული ფაქტები, ვარაუდები, ვარიანტები, არჩეული გადაწყვეტა და დასაბუთება. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ვარიანტების შედარება გაურკვევლობის პირობებში და გადაწყვეტილების მტკიცებულებით დასაბუთება.

მოდული განიხილავს ხარისხს, ეთიკას, რისკს, უსაფრთხოებასა და პროფესიულ სტანდარტებს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ში. ყურადღება ექცევა სიზუსტეს, კონფიდენციალურობას, პასუხისმგებლობასა და დოკუმენტირებას ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ის კონტექსტში. მოდელი სწავლობს ან იყენებს მონაცემებში არსებულ კანონზომიერებებს; ინფერენსი არის ეტაპი, როდესაც გაწვრთნილი მოდელი ქმნის შედეგს. ხარისხი უნდა შეფასდეს სიზუსტით, რელევანტურობით, თანმიმდევრულობით, დაყოვნებითა და ღირებულებით.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — ხარისხი, ეთიკა, რისკი, უსაფრთხოება და პროფესიული სტანდარტები — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით რისკისა და ხარისხის სია მინიმუმ ხუთი რისკით, კონტროლით, გადამოწმების მეთოდითა და საჭირო ესკალაციით.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ხარისხიანი და ეთიკური შედეგის კრიტერიუმების განსაზღვრა და მნიშვნელოვანი რისკების კონტროლი.

მოწინავე მოდული აერთიანებს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის ცოდნას ერთ პროექტში. მსმენელი აყალიბებს მიზანს, ფარგლებს, სამუშაო პაკეტებს, რესურსებს, ხარისხის მაჩვენებლებსა და შედეგებს ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ისთვის. გენერაციულ AI-ში პრომპტი განსაზღვრავს ინსტრუქციას, კონტექსტს, შეზღუდვებსა და სასურველი პასუხის ფორმატს. ჰალუცინაცია, მიკერძოება, კონფიდენციალურობის გაჟონვა, prompt injection და ზედმეტი ავტომატიზაცია რეალური რისკებია; მნიშვნელოვანი შედეგები უნდა გადამოწმდეს ადამიანის მიერ.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — მოწინავე პრაქტიკა, პროექტი და სამუშაო გარემოში ინტეგრაცია — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: შექმენით მცირე შემაჯამებელი პროექტი: მიზანი, ფარგლები, ხუთი ამოცანა, ორი რისკი, ორი ხარისხის მაჩვენებელი და საბოლოო შედეგი. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს რამდენიმე უნარის ერთ პროექტში გაერთიანება და გეგმის შედეგთან დაკავშირება.

საბოლოო მოდული აერთიანებს ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება-ის კურსში მიღებულ ცოდნას და გარდაქმნის მას პორტფოლიოსა და კარიერულ გამოყენებად ხელოვნური ინტელექტი, მონაცემები და ავტომატიზაცია-ში. მონაცემებთან მუშაობა საჭიროებს გაწმენდას, აღწერით ანალიზსა და ვიზუალიზაციას. ხელოვნური ინტელექტის სამუშაო იწყება მკაფიოდ განსაზღვრული ამოცანით და სანდო მონაცემებით.

1. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — სასწავლო მიზნები და თემის ძირითადი ცოდნა
2. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — ცნებები, ტერმინები და მათი მნიშვნელობა
3. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — ეტაპობრივი მეთოდი, ინსტრუმენტი ან სამუშაო პროცესი
4. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — რეალური შემთხვევა, პრაქტიკული დავალება და შეცდომების ანალიზი
5. ხელოვნური ინტელექტის ეთიკა და პასუხისმგებლიანი გამოყენება — საბოლოო შეფასება, პორტფოლიო და კარიერული გამოყენება — ცოდნისა და ხარისხის შემოწმება და მოკლე შეფასება

პრაქტიკა: აირჩიეთ სამი საუკეთესო ნამუშევარი და თითოეულისთვის აღწერეთ პრობლემა, მეთოდი, შედეგი, მტკიცებულება და შემდეგი გაუმჯობესება. შექმენით მცირე სამუშაო პროცესი: განსაზღვრეთ პრობლემა, საჭირო მონაცემები, მოდელი ან მეთოდი, პრომპტის/დამუშავების ნაბიჯები, ორი ხარისხის მაჩვენებელი, ერთი შეცდომის სცენარი და შედეგის გადამოწმების გზა.

შეფასება და დასრულება: მსმენელმა უნდა შეძლოს ცნებების, მეთოდების, ქეისების და ხარისხის კონტროლის ერთობლივად გამოყენება საბოლოო შეფასებაში.