Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Moduł 1: Fundamenty sztucznej inteligencji
- Definiuje AI i uczenie maszynowe, przedstawia przegląd różnych typów systemów AI i ich zastosowań oraz pozytuje modele AI w szerokim kontekście społeczno-kulturowym. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Opisać i wyjaśnić różnice między typami systemów AI.
- Opisać i wyjaśnić stosunek technologii AI.
- Opisać i wyjaśnić ewolucję nauki o danych w kontekście AI.
Moduł 2: Wpływ AI na ludzi i zasady odpowiedzialnej AI
- Opisuje główne ryzyka i szkody związane z systemami AI, cechy zaufanych systemów AI oraz podstawowe zasady odpowiedzialnej i etycznej AI. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Opisać i wyjaśnić główne ryzyka i szkody związane z systemami AI.
- Opisać i wyjaśniać cechy zaufanych systemów AI.
Moduł 3: Cykl życia rozwoju AI
- Opisuje cykl życia rozwoju AI i szeroki kontekst, w którym są zarządzane ryzyka AI. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Opisać i wyjaśnić podobieństwa i różnice między istniejącymi i nadchodzącymi etycznymi wytycznymi dla AI.
- Opisać i wyjaśnić obecne przepisy, które interakcjonują z użyciem AI.
- Opisać i wyjaśnić kluczowe przecięcia RODO.
- Opisać i wyjaśnić reformę odpowiedzialności.
Moduł 4: Implementacja odpowiedzialnego zarządzania AI i zarządzanie ryzykiem
- Wyjaśnia, jak główne stakeholderzy AI współpracują w warstwowym podejściu do zarządzania ryzykami AI, jednocześnie uznając potencjalne korzyści dla społeczeństwa stwarzane przez systemy AI. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Opisać i wyjaśnić wymagania Akty AI UE.
- Opisać i wyjaśnić inne nadchodzące globalne przepisy.
- Opisać i wytłumaczyć podobieństwa i różnice między głównymi ramami zarządzania ryzykiem i standardami.
Moduł 5: Implementacja projektów i systemów AI
- Opisuje mapowanie, planowanie i zakresowanie projektów AI, testowanie i walidację systemów AI podczas rozwoju oraz zarządzanie i monitorowanie systemów AI po wdrożeniu. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Opisać i wyjaśnić kluczowe etapy faz planowania systemu AI.
- Opisać i wytłumaczyć kluczowe etapy faz projektowania systemu AI.
- Opisać i wytłumaczyć kluczowe etapy faz rozwoju systemu AI.
- Opisać i wytłumaczyć kluczowe etapy faz implementacji systemu AI.
Moduł 6: Obecne przepisy dotyczące systemów AI
- Przegląda obecne przepisy, które regulują użycie AI, opisuje kluczowe przecięcia RODO i dostarcza świadomości reformy odpowiedzialności. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Zapewnić zgodność zarządzania ryzykiem AI z innymi strategiami zarządzania operacyjnymi.
- Integrować zasady zarządzania AI w firmie.
- Ustanowić infrastrukturę zarządzania AI.
- Mapować, planować i zakresować projekt AI.
- Testować i walidować system AI podczas rozwoju.
- Zarządzać i monitorować systemy AI po wdrożeniu.
Moduł 7: Obecne i nadchodzące przepisy i standardy dotyczące AI
- Opisuje globalne przepisy specyficzne dla AI oraz główne ramy i standardy, które ilustrują, jak systemy AI mogą być odpowiedzialnie zarządzane. Na koniec tego modułu będziesz w stanie:
- Zdobyć świadomość problemów prawnych.
- Zdobyć świadomość trosk użytkowników.
- Zdobyć świadomość problemów audytu i kontroli AI.
Moduł 8: Ongoing AI issues and concerns (Trwające problemy i troski związane z AI)
- Prezentuje obecne dyskusje i pomysły dotyczące zarządzania AI, w tym świadomość problemów prawnych, trosk użytkowników oraz audytu i kontroli AI.
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
Nie ma wymagań wstępnych dla tego kursu.
Kto powinien uczestniczyć w szkoleniu?
Musimy kontynuować budowanie i doskonalenie procesów zarządzania, poprzez które powstanie zaufana AI, oraz inwestować w osoby, które będą tworzyć etyczną i odpowiedzialną sztuczną inteligencję. Ci, którzy pracują w zakresie zgodności, ochrony prywatności, bezpieczeństwa, zarządzania ryzykiem, prawa, HR i zarządzania razem z data scientistami, menedżerami projektów AI, analitykami biznesowymi, właścicielami produktów AI, zespołami model ops i innymi, muszą być przygotowani do radzenia sobie z rozszerzonymi kwestiami w zakresie zarządzania AI.
W tym gronie powinien znaleźć się każdy profesjonalista odpowiedzialny za rozwijanie zarządzania ryzykiem i etycznego zarządzania AI w swoich działaniach, a także osoby planujące uzyskanie certyfikatu IAPP Certyfikowany Profesjonalista Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIGP).
28 godzin
