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课程大纲
介绍
模块 1:人工智能的基础
- 定义 AI 和机器学习,概述不同类型的 AI 系统及其用例,并将 AI 模型置于更广泛的社会文化背景下。在本模块结束时,您将能够;
- 描述并解释 AI 系统类型之间的差异。
- 描述和解释 AI 技术堆栈。
- 描述和解释 AI 和数据科学的演变。
模块 2:人工智能对人类的影响和负责任的人工智能原则
- 概述了人工智能系统带来的核心风险和危害、可信赖人工智能系统的特点,以及负责任和合乎道德的人工智能所必需的原则。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。
- 描述和解释可信赖的 AI 系统的特征。
模块 3:AI 开发生命周期
- 描述 AI 开发生命周期以及管理 AI 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出现的人工智能伦理指南之间的异同。
- 描述并解释与人工智能使用交互的现有法律。
- 描述和解释关键 GDPR 交叉点。
- 描述和解释责任改革。
模块 4:实施负责任的 AI 治理和风险管理
- 解释主要的 AI 利益相关者如何以分层方法协作来管理 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《欧盟人工智能法案》的要求。
- 描述和解释其他新出现的全球法律。
- 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 项目和系统
- 概述了 AI 项目的映射、规划和范围界定,在开发过程中测试和验证 AI 系统,以及在部署后管理和监控 AI 系统。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,并提供责任改革意识。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。
- 绘制、规划和确定 AI 项目的范围。
- 在开发过程中测试和验证 AI 系统。
- 在部署后管理和监控 AI 系统。
模块7:现有和新兴的人工智能法律和标准
- 介绍全球 AI 特定法律以及主要框架和标准,这些框架和标准举例说明了如何负责任地治理 AI 系统。在本模块结束时,您将能够;
- 提高对法律问题的认识。
- 了解用户关注的问题。
- 了解 AI 审计和问责制问题。
模块 8:持续的人工智能问题和担忧
- 介绍有关 AI 治理的当前讨论和想法,包括对法律问题的认识、用户关注的问题以及 AI 审计和问责制问题。
摘要和下一步
要求
本课程没有先决条件。
谁应该训练?
我们必须继续建立和完善治理流程,通过这些流程,可信赖的人工智能将不断涌现,我们必须投资于能够建立有道德和负责任的人工智能的人。那些在合规、隐私、安全、风险管理、法律、人力资源和治理领域工作的人,以及数据科学家、人工智能项目经理、业务分析师、人工智能产品所有者、模型运营团队和其他人,必须做好准备,以应对人工智能治理中涉及的扩大公平问题。
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 Governance Professional (AIGP) 认证的人。
28 小时