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課程簡介
理解人工智慧與機器學習
- 什麼是人工智慧?其定義為何?
- 機器學習作為人工智慧的子集
- 人工智慧的類型:弱人工智慧、強人工智慧、生成式、監督式、非監督式
組織實務中的人工智慧應用
- 人工智慧/機器學習目前在哪些商業功能中存在?
- 自動化、決策支援、客戶服務與分析
- 在人力資源、財務、運營與合規方面的應用案例
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
資訊與資料管理基礎
- 在人工智慧情境下的資訊與記錄管理
- 中繼資料與審計軌跡的重要性
- 維持訓練資料集的資料品質與完整性
應對資訊治理挑戰
- 為人工智慧/機器學習管道設計治理控制機制
- 人類監督與可解釋性
- 建立跨職能的治理團隊
對人工智慧/機器學習進行 DPIA
- DPIA 的法律要求與目的
- 評估拟建人工智慧/機器學習實施步驟的步驟
- 記錄風險評估、緩解措施與正當性依據
治理架構與風險管理
- 人工智慧專用治理架構概觀
- ISO、NIST、ICO 與 OECD 的方法
- 風險登記冊與政策文件
文化、整合與相關架構
- 培養負責任使用人工智慧的企業文化
- 將人工智慧治理與網路安全、倫理及 ESG 政策相連結
- 持續改進與監控
總結與下一步
最低要求
- 對組織資訊治理政策有所理解
- 熟悉資料保護或隱私法規
- 具備一定的人工智慧或機器學習概念知識者將更有利
目標學員
- 資訊治理專業人員
- 資料保護官與合規經理
- 數位轉型或 IT 治理負責人
7 小時