我们问自己，如果需要，俄罗斯IT专家可以在哪些地方获得数字道德的基本知识。显然，这应该是一门短期课程，而不是10分钟的讲座，也不是一个学期。不在大学的学士或硕士学位学习框架内，而是现在和在线提供。
我们找到：
- 这样的英语课程很少；
- 在俄语中，几乎没有。
总共，我们在8个站点上找到了11门课程，并从Fast.ai中找到了一门有趣的课程，有关该帖子的内容经过两天的研究后被纳入Facebook的智能帖子中。内部完整列表。
在哪里看
此资源列出了在俄语和英语在线教育平台上可用的精选数字道德课程。在搜索课程时，我们浏览了23个主要的在线教育平台的目录，这些平台提供诸如数据科学，大数据等课程。学童的教育平台，学习外语的专业平台以及开设了``在Instagram上创建面具''课程的网站-不计在内。如果无法轻松获得技术伦理和工程技术伦理课程，这些工程将作为本科学习的一部分而授课，例如麻省理工学院。
基本上，所有找到的课程都接受培训。该示例未包含标记为当前不可用的几个有趣的课程。
受众：IT专业人员以及所有想了解更多有关数字技术伦理的人。作为一个单独的主题或讲座，“数字”的道德有时会在相对较大的课程（如“哲学基础”或“数据科学家”课程）中涉及到，但通常不是。
- 我们在哪里找到了道德课程（7）： Coursera（eng），edX（eng），Udemy（eng），MIT OpenCourseWare（eng），Stepik（Russian），Bang Bang Education（Russian）。
- 没有找到这些课程的地方（16）：哈佛在线课程（eng），斯坦福在线（eng），TEDed（eng），可汗学院（eng），Codecademy（eng），Udacity（eng），DataCamp（eng），Netology （俄文），Skillbox（俄文），GeekBrains（俄文），Skillfactory（俄文），Yandex.Practicum（俄文），Yandex Academy（俄文），Intuit（俄文），开放大学（俄文） ，Otus（俄语），Postnauka（俄语）。
英语伦理课程
大数据，人工智能和道德
成本：免费参与（通过控制测试并获得证书的可选付款）。
主办单位：加利福尼亚大学戴维斯分校，通过Coursera。
对于谁：对于每个人。
描述：该课程使您沉浸在上下文中，并为您提供处理大数据和人工智能的直接经验，并讨论了道德操守在此领域中的作用。学生在使用用户数据时讨论道德问题。该课程是计算社会科学专业的一部分。
道德，技术和工程
成本：可以免费参加（通过控制测试并获得证书可任意付费）。
对于谁：学生和专家。
主办单位：埃因霍温科技大学（Coursera）。
描述：约18小时的工程道德课程。包括工程技术认证委员会的标准，该委员会是一个非政府组织，除其他外，其认可工程专业的教育计划。根据她的标准，工程师“必须了解专业和道德责任”，并“了解全球社会环境中工程决策的影响”。edX和 Coursera上的
Data Science Ethics费用：免费参与（edX上：49美元以进行认证）。组织者：
密西根大学的edX和Coursera。
对于谁：对于每个人。
描述：大约15小时的简短入门课程。重点是数据科学方面的伦理：数据隐私，大数据控制，知情用户同意。考虑了考虑不同市场参与者的利益和需求的决策伦理，描述了数据科学对社会发展的影响。
人工智能和大数据的道德
成本：免费参与（认证费用为199美元）。
由Linux Foundation在edX托管。
对于谁：对于每个人。
描述：一个小型的入门课程，旨在学习约10个小时。重点是人工智能和数据科学中的伦理问题。
数据伦理，人工智能和负责任的创新
成本：免费参与（认证费用为49美元）。
主办单位：爱丁堡大学edX。
对于谁：高级听众（中级难度）。
描述：概述课程，大约需要20个小时的学习时间。在此过程中，有很多案例来自面部识别，预测警察，体检，智能家居和城市，人工智能，银行业技术。在社会，企业和政府的利益冲突和竞争如何影响道德决策的背景下讨论了这些案例。重点是数据驱动技术的伦理问题，特别是大数据，人工智能（AI）系统和机器学习系统。
人工智能法律，道德，隐私和合法性
费用：通常为2299卢布，可以在促销框架内选择。
主办：网络法律大学乌迪米。
对于谁：对于每个人。
描述：关于AI立法法规的简短入门课程，约1小时的视频，该课程揭示了AI原则中的道德原则和标准的重要性，保护个人数据和人员隐私的必要性，原则上将数据保护纳入议程的必要性。提到了人工智能辅助的网络犯罪以及行业法可能的未来发展。
人工智能伦理认证
费用：免费。
主办单位：罗斯Asdourian，RatioAI的创始人
为谁：给大家，主要用于数据和AI技术合作公司的当前和未来的员工。
描述：一方面是伦理之间的关系，另一方面是数据和人工智能领域。本课程研究美德伦理（更确切地说，基于美德的思考，基于美德的思考）如何影响AI领域，并从哪一方面着手制定道德准则。
工程伦理学
费用：免费
组织者： MIT OpenCourseWare。
对于谁：针对所有学员，为毕业课程而设计。
描述：入门课程，包含20场英语语音讲座，于2006年提供。介绍工程伦理学的理论和实践，但不强调IT伦理学。
实践数据道德
成本：免费。
组织者：Fast.ai，一个致力于深度学习和人工智能的非营利研究组织。适用对象
：对数据伦理学感兴趣的从事深度学习的技术行业中的任何人。
简介：这是一个由6个讲座组成的课程，于2020年初由旧金山大学数据学院的Kaggle的创建者杰里米·霍华德首次教授。该课程侧重于数据伦理，隐私，虚假信息和算法偏见的基础知识。它还讨论了硅谷生态系统和算法殖民主义的作用。
俄语伦理课程
人工智能法律与道德
成本：免费。
主办单位： Stepik的远东联邦大学。
对于谁：技术专业的学生和每个感兴趣的人。
描述：关于法律，道德和社会道德标准的入门课程，用于规范AI系统，机器人技术和自动驾驶汽车的开发和应用。该课程提供有关AI使用方法和趋势，与该领域相关的道德和法律挑战的信息。
数字空间伦理
费用： 2000卢布。
组织者： Bang Bang Education的Thomson Reuters的高级UX设计师Irina Rusakova。
为了谁：从事数字产品开发的用户体验设计师，学生和专业人员。
简介：关于UX设计人员为何考虑用户的问题，兴趣，需求和能力的有用的简短讲座。
俄语还有什么要读的：“伦理与数字”：数字技术的伦理问题”
2020年1月，CDTO培训中心发布了报告《道德与数字：数字技术的道德问题》。其中描述的数字技术的伦理风险和问题（首先是大数据的收集和处理，人工智能，物联网）主要是从其在公共管理中的应用角度考虑的。
在经济和公共管理向数字化过渡期间开放的风险和脆弱性在规模上与开放的机会相当。概述数字化的道德风险显然是不够的。尽管很难完全预测和预防它们，但是您可以尝试将其最小化。
从哪里开始？
要探索数字道德主题，我们建议从以下两门课程开始。
数据科学伦理学课程（密歇根州立大学）展示了由于技术的发展和大数据的出现，数据收集和处理方法如何发生了变化，立法如何滞后于技术，这带来了什么隐私问题，以及为什么要就各方的权利达成公众共识很重要用户数据。
面向工程师和开发人员的道德课程道德，技术与工程密歇根州立大学（也是密歇根州立大学）简要地，概括地描述了该理论，并提供了不同领域的案例，从道德的角度关注责任的分配，风险评估，道德守则的类型。即使在开发技术解决方案的阶段，也要强调道德的重要性：与其消除问题，不如不去解决问题，这是更有利的。
我们希望找到更多的课程来选择最好的课程，但是没有那么多。您是否知道在这里没有做到的一门很好的可负担得起的数字道德课程？如果您在评论中分享您的建议，那就太好了！