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课程大纲
介绍
模块1：人工智能基础
- 定义人工智能和机器学习，概述不同类型的人工智能系统及其用例，并将人工智能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人工智能系统之间的区别。
- 描述并解释人工智能技术栈。
- 描述并解释人工智能与数据科学的演变。
模块2：人工智能对人的影响与负责任的人工智能原则
- 概述人工智能系统带来的核心风险和危害，可信赖的人工智能系统的特征，以及负责任和符合伦理的人工智能原则。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释人工智能系统带来的核心风险和危害。
- 描述并解释可信赖的人工智能系统的特征。
模块3：人工智能开发生命周期
- 描述人工智能开发生命周期，以及管理人工智能风险的广泛背景。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释现有和新兴的关于人工智能的伦理指导之间的异同。
- 描述并解释与人工智能使用相关的现有法律。
- 描述并解释关键的GDPR交叉点。
- 描述并解释责任改革。
模块4：实施负责任的人工智能治理与风险管理
- 解释主要人工智能利益相关者如何以分层方式合作，管理人工智能风险，同时承认人工智能系统的潜在社会效益。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释欧盟人工智能法案的要求。
- 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：实施人工智能项目与系统
- 概述人工智能项目的规划与范围界定，开发期间测试与验证人工智能系统，以及部署后管理与监控人工智能系统。在本模块结束时，您将能够：
- 描述并解释人工智能系统规划阶段的关键步骤。
- 描述并解释人工智能系统设计阶段的关键步骤。
- 描述并解释人工智能系统开发阶段的关键步骤。
- 描述并解释人工智能系统实施阶段的关键步骤。
模块6：适用于人工智能系统的现行法律
- 调查管理人工智能使用的现有法律，概述关键的GDPR交叉点，并提供责任改革的意识。在本模块结束时，您将能够：
- 确保人工智能风险管理与其他运营风险策略的互操作性。
- 将人工智能治理原则整合到公司中。
- 建立人工智能治理基础设施。
- 规划与界定人工智能项目。
- 开发期间测试与验证人工智能系统。
- 部署后管理与监控人工智能系统。
模块7：现有与新兴的人工智能法律与标准
- 描述全球特定的人工智能法律，以及主要框架和标准，这些框架和标准展示了如何负责任地治理人工智能系统。在本模块结束时，您将能够：
- 了解法律问题。
- 了解用户关注点。
- 了解人工智能审计与问责问题。
模块8：持续的人工智能问题与关注点
- 呈现当前关于人工智能治理的讨论和观点，包括法律问题、用户关注点、人工智能审计与问责问题的意识。
总结与下一步
要求
本课程没有先决条件。
谁应该参加培训？
我们必须继续构建和完善治理流程，以推动可信赖的人工智能的出现，并且必须投资于那些将构建符合伦理和负责任的人工智能的人员。那些从事合规、隐私、安全、风险管理、法律、人力资源和治理工作的人员，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，必须准备好应对AI治理中涉及的扩展权益。
包括任何负责在其运营中开发AI治理和风险管理的专业人员，以及任何追求IAPP人工智能治理专业人员（AIGP）认证的人员。
28 小时
