負責任的AI與AI倫理培訓

AI 和機器學習是快速演進的技術，對資料治理和組織合規性具有重大影響。

本課程為教師指導的實體（線上或線下）培訓，旨在讓具備中階資歷的治理、隱私與合規專業人士了解如何在採用 AI 和機器學習的環境中實施穩健的資訊治理實務。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 理解資訊治理脈絡下 AI 和機器學習的核心概念。
• 識別組織中部署 AI/ML 的典型領域及相關的 IG 風險。
• 評估 AI/ML 如何與資料保護原則、檔案管理及資料品質互動。
• 將 DPIAs、治理框架和風險緩解方法應用於 AI/ML 專案。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 真實世界案例與框架分析。
• 小組活動與導引式文件檢視。

課程客製化選項

• 如需為此課程要求客製化培訓，請聯絡我們安排。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 精通涵蓋6個層級的企業提示詞架構（角色、上下文、約束、領域標準、格式、範例）。
• 將業務、安全與合規約束（GDPR、歐盟AI法案、領域標準）直接編碼至提示詞中。
• 共同建立一個經所有團隊認可、共享且受治理的提示詞庫。
• 定義可持續的治理：提示詞策展人角色、命名規範、版本控制、質量指標。
• 帶著具體成果離開：Library v1.0、治理憲章、30天部署計畫。

參與者評估課程形式

• 互動式多角色工作坊（架構師、開發者、QA、團隊領導）。
• 由架構顧問引導的共建：參與者建構實際、可運作的交付成果。
• 所有共同建構的成果完全歸客戶組織所有。

課程客製化選項

• 如需此培訓的客製化版本，請聯絡我們以安排必要事宜。

歐盟AI法案是一套監管框架，規範在歐盟境內開發、部署和使用AI系統，以及向歐盟用戶提供的服務的規則。

本課程由講師帶領進行實地培訓（線上或線下），針對初階終端用戶，幫助他們了解在歐盟AI法案下的義務及安全實踐方法。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 識別第4條禁止的AI實踐，並在工作場所系統中認出相關範例。
• 在使用AI系統時，遵循組織政策及安全使用程序。
• 透過正確渠道通報事故、偏見或不預期的模型行為。
• 記錄主管或審計員所需的簡單合規證據。

課程形式

• 互動式簡報，搭配通俗易懂的法律要求說明。
• 角色相關的練習與真實工作場景模擬。
• 指導如何通報事故並填寫簡單的合規清單。

課程客製化選項

• 內容可根據您組織的AI資產目錄、政策及通報渠道進行調整。

歐盟《人工智能法》是一項全面的監管框架，為構建、部署或監督人工智慧系統的組織確立了相關義務。

此課程由講師主導進行即時培訓（線上或線下），對象為中階的治理、合規與風險專業人員，旨在幫助他們建立、評估並維護符合歐盟《人工智能法》的人工智慧治理計畫。

完成本課程後，學員將能夠：

• 解讀監管義務並將其映射至內部控制措施。
• 開發文件、治理機制及合規工作流程。
• 評估人工智慧風險，監控系統並執行持續的合規檢查。
• 協助組織準備應對歐盟《人工智能法》下的內部與外部審計。

課程形式

• 結合實例的監管簡報。
• 關於映射控制措施與撰寫合規文件的實作練習。
• 用於風險分析與審計準備的工作坊式活動。

課程客製化選項

• 本課程可根據組織所在行業、監管暴露程度及人工智慧成熟度進行調整。

這門課程是一門技術性與實務導向的訓練計畫，教導如何實作工程控制措施、可觀測性工具及自動化機制，以滿足歐盟人工智慧法案（EU AI Act）的合規要求。

此課程由專業講師主講，提供線上或線下培訓方式，主要針對具備中等程度的 IT 從業人員，協助其實作安全且可審計的開發營運流程，以及運行時防護措施，以證明符合第 4 條及其相關義務。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設計整合治理檢查點與自動化測試的 CI/CD 流程，以防止違規操作。
• 實作日誌記錄、監控及審計軌跡，以產出合規性證據。
• 針對高風險行為套用技術緩解措施，並配置運行時防護機制。
• 準備符合性評估與審計所需之技術文件與工件。

課程格式

• 包含架構圖與範例演示的技術講授。
• 實作 CI/CD 流程與監控堆疊的實驗室課程。
• 產出文件與審計工件的實務練習。

課程客製化選項

• 內容可根據貴公司的工具鏈、雲端供應商及內部合規工作流程進行調整。

歐盟《人工智慧法案》是一套監管框架，旨在確保人工智慧系統的信任、安全及透明部署。

本課程為講師主導的實時培訓（線上或線下），針對初級和進階層級的經理人設計，幫助他們理解組織義務、治理期望以及與歐盟《人工智慧法案》對齊的戰略影響。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 在管理情境中解讀歐盟《人工智慧法案》的規定。
• 定義戰略優先事項和投資領域以支持合規。
• 建立治理結構、責任鏈條和監督機制。
• 跨事業單位傳達義務、風險及期望。

課程形式

• 由講師主導的簡報並輔以案例研究。
• 小組討論和基於情境的決策活動。
• 重點在於治理規劃和文件編製的實踐練習。

課程自訂選項

• 課程內容可根據貴組織所處行業、成熟度水平及治理模型進行調整。

學員將學習如何

• AIGP 培訓教導如何依據新興法律與政策，開發、整合並部署值得信賴的 AI 系統。課程提供 AI 技術概覽、現行法規調查，以及風險管理、安全考量、隱私保護等策略。
• 建立對 AI 系統及其使用案例的基礎知識，了解 AI 的影響，並掌握負責任 AI 的原則。
• 展現對當前及新興法律如何適用於 AI 系統的瞭解，以及主要框架如何实现負責任治理的能力。
• 顯示對 AI 生命週期、管理 AI 風險的背景情境，以及落實負責任 AI 治理的掌握度。
• 呈現對 AI 未預見議題的意識，了解圍繞 AI 治理的爭議性議題。
• 此培訓教授關鍵的 AI 治理概念，這些概念同樣是 AIGP 認證考試的重要組成部分。雖然這不是純粹的「考前衝刺」課程，但它適合計畫取得認證的專業人士，也適合希望加深 AI 治理知識的人群。培訓與考試均基於相同的知識體系。

課程目標turn software / AI engineers into legal engineers — the people who can actually build AI for legal work (eDiscovery, review, investigations).

In two days, participants build the full core stack: ingest and extract messy real-world legal data, search and retrieve it, add retrieval-augmented generation (RAG) with citations, keep it private on a local model and prove it, run a defensible AI review with court-ready metrics, and package the result for deployment.