Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Moduł 1: Podstawy sztucznej inteligencji
- Definiuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, przedstawia przegląd różnych typów systemów sztucznej inteligencji i ich przypadków użycia oraz umieszcza modele sztucznej inteligencji w szerszym kontekście społeczno-kulturowym. Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie
- Opisać i wyjaśnić różnice między typami systemów AI.
- Opisać i wyjaśnić stos technologii AI.
- Opisać i wyjaśnić sztuczną inteligencję i ewolucję nauki o danych.
Moduł 2: Wpływ sztucznej inteligencji na ludzi i zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji
- Przedstawia podstawowe zagrożenia i szkody stwarzane przez systemy sztucznej inteligencji, cechy godnych zaufania systemów sztucznej inteligencji oraz zasady niezbędne do odpowiedzialnej i etycznej sztucznej inteligencji. Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie
- Opisać i wyjaśnić podstawowe zagrożenia i szkody stwarzane przez systemy sztucznej inteligencji.
- Opisać i wyjaśnić cechy godnych zaufania systemów sztucznej inteligencji.
Moduł 3: Cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji
- Opisuje cykl życia rozwoju sztucznej inteligencji i szeroki kontekst, w którym zarządza się ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją. Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie
- Opisać i wyjaśnić podobieństwa i różnice między istniejącymi i powstającymi wytycznymi etycznymi dotyczącymi sztucznej inteligencji.
- Opisać i wyjaśnić istniejące przepisy, które wchodzą w interakcje z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
- Opisać i wyjaśnić kluczowe GDPR przecięcia.
- Opisać i wyjaśnić reformę odpowiedzialności.
Moduł 4: Wdrażanie odpowiedzialnego zarządzania sztuczną inteligencją i zarządzania ryzykiem
- Wyjaśnia, w jaki sposób główni interesariusze AI współpracują w ramach warstwowego podejścia do zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją, jednocześnie uznając potencjalne korzyści społeczne systemów AI. Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie
- Opisać i wyjaśnić wymogi unijnej ustawy o sztucznej inteligencji.
- Opisać i wyjaśnić inne pojawiające się globalne przepisy.
- Opisać i wyjaśnić podobieństwa i różnice między głównymi ramami i standardami zarządzania ryzykiem.
Moduł 5: Wdrażanie projektów i systemów AI
- Opisuje mapowanie, planowanie i określanie zakresu projektów AI, testowanie i walidację systemów AI podczas rozwoju oraz zarządzanie i monitorowanie systemów AI po wdrożeniu. Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie
- Opisać i wyjaśnić kluczowe kroki w fazie planowania systemu AI.
- Opisać i wyjaśnić kluczowe kroki w fazie projektowania systemu AI.
- Opisać i wyjaśnić kluczowe kroki w fazie rozwoju systemu AI.
- Opisać i wyjaśnić kluczowe kroki w fazie wdrażania systemu AI.
Moduł 6: Obecne przepisy mające zastosowanie do systemów sztucznej inteligencji
- Analizuje istniejące przepisy, które regulują korzystanie ze sztucznej inteligencji, przedstawia kluczowe GDPR skrzyżowania i zapewnia świadomość reformy odpowiedzialności. Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie
- zapewnić interoperacyjność zarządzania ryzykiem AI z innymi strategiami ryzyka operacyjnego
- Zintegrować zasady zarządzania sztuczną inteligencją w firmie.
- Ustanowić infrastrukturę zarządzania sztuczną inteligencją.
- Mapować, planować i określać zakres projektu AI.
- Testowanie i walidacja systemu AI podczas rozwoju.
- Zarządzanie i monitorowanie systemów AI po wdrożeniu.
Moduł 7: Istniejące i powstające przepisy i standardy dotyczące sztucznej inteligencji
- Opisuje globalne przepisy dotyczące sztucznej inteligencji oraz główne ramy i standardy, które pokazują, w jaki sposób można odpowiedzialnie zarządzać systemami sztucznej inteligencji. Po ukończeniu tego modułu będziesz w stanie
- Zyskać świadomość kwestii prawnych.
- Zyskać świadomość obaw użytkowników.
- Zdobyć wiedzę na temat audytu AI i kwestii odpowiedzialności.
Moduł 8: Bieżące kwestie i obawy związane ze sztuczną inteligencją
- Przedstawia bieżące dyskusje i pomysły dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją, w tym świadomość kwestii prawnych, obaw użytkowników oraz kwestii audytu i odpowiedzialności w zakresie sztucznej inteligencji.
Podsumowanie i następny krok
Wymagania
Nie ma żadnych wymagań wstępnych dla tego kursu.
Kto powinien się szkolić?
Musimy nadal budować i udoskonalać procesy zarządzania, dzięki którym pojawi się godna zaufania sztuczna inteligencja, i musimy inwestować w ludzi, którzy będą budować etyczną i odpowiedzialną sztuczną inteligencję. Osoby zajmujące się zgodnością, prywatnością, bezpieczeństwem, zarządzaniem ryzykiem, prawem, HR i zarządzaniem wraz z naukowcami zajmującymi się danymi, kierownikami projektów AI, analitykami biznesowymi, właścicielami produktów AI, zespołami operacyjnymi modeli i innymi osobami muszą być przygotowane do radzenia sobie z rozszerzonymi równościami w zarządzaniu AI.
Obejmuje to wszystkich specjalistów, których zadaniem jest rozwijanie zarządzania sztuczną inteligencją i zarządzania ryzykiem w ich działalności, a także każdego, kto dąży do uzyskania certyfikatu IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).