Đề cương khóa học
Giới thiệu
Mô-đun 1: Cơ sở của trí tuệ nhân tạo
- Định nghĩa AI và học máy, giới thiệu tổng quan về các loại hệ thống AI và trường hợp sử dụng, và xác định vị trí của mô hình AI trong bối cảnh văn hóa-xã hội rộng lớn hơn. Cuối mô-đun này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích sự khác biệt giữa các loại hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích stack công nghệ AI.
- Mô tả và giải thích AI và sự tiến hóa của khoa học dữ liệu.
Mô-đun 2: Tác động của AI đối với con người và nguyên tắc quản lý AI có trách nhiệm
- Xác định 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 mô-đun 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.
Mô-đun 3: Chu kỳ sống phát triển AI
- Mô tả chu kỳ sống phát triển AI và bối cảnh rộng lớn trong đó rủi ro AI được quản lý. Cuối mô-đun này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích sự giống và khác biệt giữa các hướng dẫn đạo đức hiện tại và mới nổi về AI.
- Mô tả và giải thích các luật hiện hành có liên quan đến việc sử dụng AI.
- Mô tả và giải thích các giao điểm chính của GDPR.
- Mô tả và giải thích cải cách trách nhiệm pháp lý.
Mô-đun 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 cách tiếp cận đa lớp để quản lý rủi ro AI đồng thời công nhận lợi ích xã hội tiềm năng của hệ thống AI. Cuối mô-đun này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các yêu cầu của Đạo luật AI EU.
- Mô tả và giải thích các luật mới nổi khác trên toàn cầu.
- Mô tả và giải thích sự giống và khác biệt giữa các khung quản lý rủi ro và tiêu chuẩn chính.
Mô-đun 5: Triển khai dự án và hệ thống AI
- Xác định việc lập bản đồ, quy hoạch và xác định phạm vi của các dự án AI, thử nghiệm và xác thực các hệ thống AI trong quá trình phát triển, và quản lý và giám sát các hệ thống AI sau khi triển khai. Cuối mô-đun này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn quy hoạch của hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn thiết kế của hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn phát triển của hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước quan trọng trong giai đoạn triển khai của hệ thống AI.
Mô-đun 6: Các luật hiện hành áp dụng cho hệ thống AI
- Đánh giá các luật hiện hành điều chỉnh việc sử dụng AI, xác định các giao điểm chính của GDPR, và cung cấp nhận thức về cải cách trách nhiệm pháp lý. Cuối mô-đun này, bạn sẽ có thể;
- Đảm bảo tính tương tác giữa quản lý rủi ro AI với các chiến lược quản lý rủi ro khác.
- Tích hợp nguyên tắc quản lý AI vào công ty.
- Xây dựng cơ sở hạ tầng quản lý AI.
- Lập bản đồ, quy hoạch và xác định phạm vi dự án AI.
- Thử nghiệm và xác thực hệ thống AI trong quá trình phát triển.
- Quản lý và giám sát các hệ thống AI sau khi triển khai.
Mô-đun 7: Các luật và tiêu chuẩn AI hiện hành và mới nổi
- Mô tả các luật cụ thể về AI trên toàn cầu và các khung quản lý chính và tiêu chuẩn minh chứng cách hệ thống AI có thể được quản lý một cách có trách nhiệm. Cuối mô-đun này, bạn sẽ có thể;
- Có nhận thức về các vấn đề pháp lý.
- Có nhận thức về lo ngại của người dùng.
- Có nhận thức về các vấn đề kiểm toán và trách nhiệm giải trình AI.
Mô-đun 8: Các vấn đề và lo ngại liên tục của 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 kiểm toán và trách nhiệm giải trình AI.
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Yêu cầu
Không có yêu cầu tiên quyết cho khóa học này.
Đối tượng nào nên tham gia đào tạo?
Chúng ta cần tiếp tục xây dựng và hoàn thiện 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 chuẩn bị sẵn sàng để giải quyết các vấn đề 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 bất kỳ ai đang theo đuổi chứng chỉ Chuyên viên Quản lý AI IAPP (AIGP).