Certified AI Governance Professional (AIGP)

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).

Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji istnieje potrzeba, aby specjaliści we wszystkich branżach rozumieli i realizowali odpowiedzialne zarządzanie sztuczną inteligencją. Certyfikat AIGP pokazuje, że dana osoba może zapewnić bezpieczeństwo i zaufanie w zakresie rozwoju i wdrażania etycznej sztucznej inteligencji oraz bieżącego zarządzania systemami sztucznej inteligencji.

Dlaczego warto zdobyć tytuł AIGP?

• Zdobycie podstawowej wiedzy na temat systemów sztucznej inteligencji i ich przypadków użycia, wpływu sztucznej inteligencji i zrozumienia zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.
• Zrozumienie, w jaki sposób obecne i powstające przepisy mają zastosowanie do systemów sztucznej inteligencji oraz w jaki sposób główne ramy mogą być odpowiedzialnie zarządzane.
• Wykazuje zrozumienie cyklu życia sztucznej inteligencji, kontekstu zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją oraz wdrażania odpowiedzialnego zarządzania sztuczną inteligencją.
• Prezentuje świadomość nieprzewidzianych obaw związanych ze sztuczną inteligencją i wiedzę na temat dyskutowanych kwestii związanych z zarządzaniem sztuczną inteligencją, a także świadomość kwestii prawnych, obaw użytkowników oraz kwestii audytu i odpowiedzialności w zakresie sztucznej inteligencji.

Uczestnicy dowiedzą się, jak

• Szkolenie AIGP uczy, jak opracowywać, integrować i wdrażać godne zaufania systemy sztucznej inteligencji zgodnie z pojawiającymi się przepisami i politykami. Program nauczania obejmuje przegląd technologii AI, przegląd obowiązującego prawa oraz strategie zarządzania ryzykiem, kwestie bezpieczeństwa i ochrony, ochronę prywatności i inne tematy.
• Zdobycie podstawowej wiedzy na temat systemów sztucznej inteligencji i ich przypadków użycia, wpływu sztucznej inteligencji i zrozumienia zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.
• Zrozumienie, w jaki sposób obecne i powstające przepisy mają zastosowanie do systemów sztucznej inteligencji oraz w jaki sposób główne ramy mogą być odpowiedzialnie zarządzane.
• Wykazuje zrozumienie cyklu życia sztucznej inteligencji, kontekstu zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją oraz wdrażania odpowiedzialnego zarządzania sztuczną inteligencją.
• Przedstawia świadomość nieprzewidzianych obaw związanych ze sztuczną inteligencją i wiedzę na temat dyskutowanych kwestii związanych z zarządzaniem sztuczną inteligencją.
• Szkolenie to uczy krytycznych koncepcji zarządzania sztuczną inteligencją, które są również integralną częścią egzaminu certyfikacyjnego AIGP. Chociaż nie jest to wyłącznie kurs przygotowujący do egzaminu, szkolenie to jest odpowiednie dla profesjonalistów, którzy planują uzyskać certyfikat, a także dla tych, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat zarządzania sztuczną inteligencją. Zarówno szkolenie, jak i egzamin opierają się na tym samym zakresie wiedzy.

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