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课程大纲
简介
模块1：人工智能基础
- 定义AI和机器学习，概述不同类型的AI系统及其应用场景，并将AI模型置于更广泛的社会文化背景中。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释不同类型AI系统之间的差异。
- 描述并解释AI技术栈。
- 描述并解释AI与数据科学的演变。
模块2：AI对人的影响与负责任的AI原则
- 概述AI系统带来的核心风险和危害，可信AI系统的特征，以及负责任的AI原则。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释AI系统带来的核心风险和危害。
- 描述并解释可信AI系统的特征。
模块3：AI开发生命周期
- 描述AI开发生命周期以及AI风险管理的广泛背景。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释现有和新兴的AI伦理指南之间的异同。
- 描述并解释与AI使用相关的现有法律。
- 描述并解释GDPR的关键交集。
- 描述并解释责任改革。
模块4：实施负责任的AI治理与风险管理
- 解释主要AI利益相关者如何通过分层方法管理AI风险，同时承认AI系统的潜在社会效益。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释欧盟AI法案的要求。
- 描述并解释其他新兴的全球法律。
- 描述并解释主要风险管理框架和标准之间的异同。
模块5：实施AI项目与系统
- 概述AI项目的规划、范围界定，开发过程中的测试与验证，以及部署后的管理与监控。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释AI系统规划阶段的关键步骤。
- 描述并解释AI系统设计阶段的关键步骤。
- 描述并解释AI系统开发阶段的关键步骤。
- 描述并解释AI系统实施阶段的关键步骤。
模块6：适用于AI系统的现行法律
- 调查管理AI使用的现行法律，概述GDPR的关键交集，并提供责任改革的认知。在本模块结束时，您将能够：
- 确保AI风险管理与其他运营风险策略的互操作性。
- 将AI治理原则融入公司。
- 建立AI治理基础设施。
- 规划、界定和范围AI项目。
- 在开发过程中测试和验证AI系统。
- 部署后管理和监控AI系统。
模块7：现有与新兴的AI法律与标准
- 描述全球AI特定法律以及主要框架和标准，展示如何负责任地治理AI系统。在本模块结束时，您将能够：
- 获得对法律问题的认知。
- 获得对用户关注点的认知。
- 获得对AI审计与问责问题的认知。
模块8：持续的AI问题与关注点
- 呈现当前关于AI治理的讨论和观点，包括法律问题、用户关注点以及AI审计与问责问题的认知。
总结与下一步
要求
本课程无先决条件。
谁应该参加培训？
我们必须继续完善治理流程，以确保可信AI的诞生，并投资于那些将构建符合伦理和负责任的AI的人才。从事合规、隐私、安全、风险管理、法律、人力资源和治理的人员，以及数据科学家、AI项目经理、业务分析师、AI产品负责人、模型运营团队等，都必须准备好应对AI治理中涉及的广泛问题。
包括任何负责在其业务中开发AI治理和风险管理的专业人士，以及任何追求IAPP AI治理专业（AIGP）认证的人士。
28 小时
