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課程簡介
理解 AI 和機器學習
- 什麼是 AI?其定義為何?
- 機器學習作為 AI 的子集
- AI 類型:弱 AI、強 AI、生成式 AI、監督式學習、非監督式學習
AI 在組織中的實務應用
- AI/ML 目前存在於哪些業務功能中?
- 自動化、決策支援、客戶服務及分析
- HR、財務、營運與合規中的使用案例
常見的治理挑戰
- 與資料保護原則的衝突
- 自動化決策中的合法性、公平性與透明度
- 準確性、資料最小化與儲存限制
資訊與資料管理的基礎知識
- AI 脈絡下的資訊與檔案管理
- 詮釋資料與稽核軌跡的重要性
- 維持訓練資料集的資料品質與完整性
應對資訊治理挑戰
- 為 AI/ML 管線設計治理控制措施
- 人工監督與可解釋性
- 建立跨部門的治理團隊
進行 AI/ML 的 DPIAs
- DPIAs 的法律要求與目的
- 評估擬議 AI/ML 實施的步骤
- 記錄風險評估、緩解措施與理由
治理框架與風險管理
- AI 特定治理框架概述
- ISO、NIST、ICO 與 OECD 的方法
- 風險登記簿與政策文件
文化、整合與相關框架
- 植入負責任使用 AI 的文化
- 將 AI 治理與資安、倫理及 ESG 政策連結
- 持續改善與監控
摘要與下一步
最低要求
- 了解組織的資訊治理政策
- 熟悉資料保護或隱私法規
- 對 AI 或機器學習概念有一定接觸者較佳
受眾對象
- 資訊治理專業人士
- 資料保護官與合規經理
- 數位轉型或 IT 治理負責人
7 小時