Đề cương khóa học
Giới thiệu
Chương 1: Nền tảng của trí tuệ nhân tạo
- Định nghĩa AI và học máy, trình bày tổng quan về các loại hệ thống AI khác nhau và các trường hợp sử dụng, và đặt mô hình AI trong bối cảnh văn hóa-xã hội rộng lớn hơn. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích sự khác biệt giữa các loại hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích kiến trúc công nghệ AI.
- Mô tả và giải thích AI và quá trình tiến hóa của khoa học dữ liệu.
Chương 2: Tác động của AI đối với con người và nguyên tắc quản lý AI có trách nhiệm
- Phân tích các rủi ro và tác hại chính do hệ thống AI gây ra, đặc điểm của hệ thống AI đáng tin cậy, và các nguyên tắc thiết yếu cho AI có trách nhiệm và đạo đức. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các rủi ro và tác hại chính do hệ thống AI gây ra.
- Mô tả và giải thích đặc điểm của hệ thống AI đáng tin cậy.
Chương 3: Chu kỳ phát triển AI
- Mô tả chu trình phát triển AI và bối cảnh rộng lớn trong đó rủi ro AI được quản lý. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích sự tương đồng và khác biệt giữa các hướng dẫn đạo đức hiện tại và mới xuất hiện về AI.
- Mô tả và giải thích các luật hiện hành liên quan đến việc sử dụng AI.
- Mô tả và giải thích các giao điểm chính với GDPR.
- Mô tả và giải thích cải cách trách nhiệm pháp lý.
Chương 4: Triển khai quản lý AI có trách nhiệm và quản lý rủi ro
- Giải thích cách các bên liên quan chính trong AI hợp tác theo một cách tiếp cận nhiều lớp để quản lý rủi ro AI đồng thời công nhận lợi ích xã hội tiềm năng của hệ thống AI. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các yêu cầu của Luật AI EU.
- Mô tả và giải thích các luật mới xuất hiện khác trên toàn cầu.
- Mô tả và giải thích sự tương đồng và khác biệt giữa các khung quản lý rủi ro và tiêu chuẩn chính.
Chương 5: Triển khai dự án và hệ thống AI
- Phân tích lập bản đồ, lập kế hoạch và xác định phạm vi dự án AI, kiểm thử và xác nhận hệ thống AI trong quá trình phát triển, và quản lý và giám sát hệ thống AI sau khi triển khai. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn lập kế hoạch hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn thiết kế hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn phát triển hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn triển khai hệ thống AI.
Chương 6: Luật hiện hành áp dụng cho các hệ thống AI
- Khảo sát các luật hiện hành quản lý việc sử dụng AI, phân tích các giao điểm chính với GDPR, và cung cấp nhận thức về cải cách trách nhiệm pháp lý. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Đảm bảo tính tương tác giữa quản lý rủi ro AI với các chiến lược quản lý rủi ro hoạt động khác.
- Tích hợp nguyên tắc quản lý AI vào công ty.
- Thiết lập hạ tầng quản lý AI.
- Lập bản đồ, lập kế hoạch và xác định phạm vi dự án AI.
- Kiểm thử và xác nhận hệ thống AI trong quá trình phát triển.
- Quản lý và giám sát hệ thống AI sau khi triển khai.
Chương 7: Luật và tiêu chuẩn AI hiện hành và mới xuất hiện
- Mô tả các luật cụ thể về AI trên toàn cầu và các khung chính và tiêu chuẩn minh họa cách hệ thống AI có thể được quản lý có trách nhiệm. Cuối chương này, bạn sẽ có thể;
- Nắm bắt các vấn đề pháp lý.
- Nắm bắt các lo ngại của người dùng.
- Nắm bắt các vấn đề kiểm toán và đảm bảo AI.
Chương 8: Các vấn đề và lo ngại liên tục về AI
- Trình bày các cuộc thảo luận và ý tưởng hiện tại về quản lý AI, bao gồm nhận thức về các vấn đề pháp lý, lo ngại của người dùng, và các vấn đề kiểm toán và đảm bảo AI.
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Yêu cầu
Không có yêu cầu tiên quyết cho khóa học này.
Ai nên tham gia đào tạo?
Chúng ta cần tiếp tục xây dựng và tinh chỉnh các quy trình quản lý thông qua đó AI đáng tin cậy sẽ xuất hiện, và chúng ta phải đầu tư vào những người sẽ xây dựng AI đạo đức và có trách nhiệm. Những người làm việc trong tuân thủ, quyền riêng tư, an ninh, quản lý rủi ro, pháp lý, nhân sự và quản trị cùng với các nhà khoa học dữ liệu, quản lý dự án AI, phân tích kinh doanh, chủ sở hữu sản phẩm AI, nhóm vận hành mô hình và những người khác phải sẵn sàng đối mặt với các lợi ích mở rộng trong quản lý AI.
Bao gồm bất kỳ chuyên gia nào được giao nhiệm vụ phát triển quản lý rủi ro AI trong hoạt động của họ, và mọi người theo đuổi chứng chỉ Chuyên viên Quản lý Trí tuệ Nhân tạo (AIGP) của IAPP.