解锁人工智能驱动的心理健康护理的未来，同时解决影响当今该领域的关键伦理挑战。从 Bias 和错误信息到隐私和患者安全，本课程深入探讨了 AI 在心理健康中的复杂作用。探索计算和社交机器人技术的前沿进展，比较心理健康分析中使用的基础和高级 NLP 技术。深入了解正在改变治疗、诊断和患者支持的新兴趋势，并探讨 AI 如何既能成为强大的工具，又能成为心理健康领域的潜在风险。本课程专为心理健康专业人士、政策制定者和技术领导者设计，使您能够制定优先考虑公平性、透明度和安全性的负责任的 AI 框架。无论您是想影响政策、将 AI 融入医疗保健，还是想了解心理健康技术的未来，本课程都能为您提供产生影响的专业知识。加入我们，站在为心理健康建立道德、有效和以人为本的 AI 的最前沿。
负责任的人工智能促进心理健康
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有4个模块
本 Module 为了解在心理健康领域部署 AI 技术的关键伦理问题和实际挑战奠定了基础。您将获得倡导负责任的 AI 实践、评估潜在风险和识别 AI 系统中的 Bias 的基本技能。
涵盖的内容
4个视频7篇阅读材料3个作业2个讨论话题
AI 正在通过提高诊断、治疗和无障碍程度来 Transformer 精神卫生保健。从能提供实时情感支持的 AI 聊天机器人，到能检测出精神疾病早期征兆的机器学习模型，人工智能正被用来弥补传统精神卫生保健的不足。随着服务需求的上升和专业人员的短缺，AI 驱动的工具可以协助筛查、治疗支持、危机干预和个性化治疗计划。此外，人工智能还通过分析大型数据集来确定与心理障碍相关的趋势和风险因素，从而推动心理健康研究的发展。
涵盖的内容
6个视频6篇阅读材料3个作业1个讨论话题
在本 Modulation 中，您将研究人工智能系统中的 Bias 和公平性，重点是心理健康应用。您将学习如何识别和减少偏见，同时探讨公平性作为 AI 决策中的一个关键因素。主要话题包括当前 IRB 和伦理流程的局限性、偏见和公平性的真实案例，以及将传统生物伦理框架应用于 AI 所面临的挑战。在本 Modulation 结束时，您将理解为什么公平性在 AI 驱动的心理医疗保健中很重要，以及如何开发更公平、更合乎伦理的 AI 系统。
涵盖的内容
7个视频3篇阅读材料3个作业1个讨论话题
在本 Modulation 中，您将探索如何将 AI 融入心理健康护理，重点介绍其发展历程、当前应用和局限性。您将了解健康的社会决定因素和耻辱感对人工智能有效性的影响，并观看有关这些主题的专门视频。您还将了解心理健康护理中的伦理考虑因素以及将人类专业知识与 AI 相结合的重要性。
涵盖的内容
4个视频4篇阅读材料2个作业1次同伴评审
位教师
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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是的。在特定的学习课程中，如果您付不起注册费，可以申请助学金或奖学金。如果您选择的学习课程有助学金或奖学金，您可以在说明页面找到申请链接。
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提供助学金，
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。