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課程簡介
介紹
模塊1：人工智能基礎
- 定義人工智能和機器學習，概述不同類型的人工智能系統及其用例，並將人工智能模型置於更廣泛的社會文化背景中。在本模塊結束時，您將能夠：
- 描述並解釋不同類型人工智能系統之間的區別。
- 描述並解釋人工智能技術棧。
- 描述並解釋人工智能與數據科學的演變。
模塊2：人工智能對人的影響與負責任的人工智能原則
- 概述人工智能系統帶來的核心風險和危害，可信賴的人工智能系統的特徵，以及負責任和符合倫理的人工智能原則。在本模塊結束時，您將能夠：
- 描述並解釋人工智能系統帶來的核心風險和危害。
- 描述並解釋可信賴的人工智能系統的特徵。
模塊3：人工智能開發生命週期
- 描述人工智能開發生命週期，以及管理人工智能風險的廣泛背景。在本模塊結束時，您將能夠：
- 描述並解釋現有和新興的關於人工智能的倫理指導之間的異同。
- 描述並解釋與人工智能使用相關的現有法律。
- 描述並解釋關鍵的GDPR交叉點。
- 描述並解釋責任改革。
模塊4：實施負責任的人工智能治理與風險管理
- 解釋主要人工智能利益相關者如何以分層方式合作，管理人工智能風險，同時承認人工智能系統的潛在社會效益。在本模塊結束時，您將能夠：
- 描述並解釋歐盟人工智能法案的要求。
- 描述並解釋其他新興的全球法律。
- 描述並解釋主要風險管理框架和標準之間的異同。
模塊5：實施人工智能項目與系統
- 概述人工智能項目的規劃與範圍界定，開發期間測試與驗證人工智能系統，以及部署後管理與監控人工智能系統。在本模塊結束時，您將能夠：
- 描述並解釋人工智能系統規劃階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋人工智能系統設計階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋人工智能系統開發階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋人工智能系統實施階段的關鍵步驟。
模塊6：適用於人工智能系統的現行法律
- 調查管理人工智能使用的現有法律，概述關鍵的GDPR交叉點，並提供責任改革的意識。在本模塊結束時，您將能夠：
- 確保人工智能風險管理與其他運營風險策略的互操作性。
- 將人工智能治理原則整合到公司中。
- 建立人工智能治理基礎設施。
- 規劃與界定人工智能項目。
- 開發期間測試與驗證人工智能系統。
- 部署後管理與監控人工智能系統。
模塊7：現有與新興的人工智能法律與標準
- 描述全球特定的人工智能法律，以及主要框架和標準，這些框架和標準展示瞭如何負責任地治理人工智能系統。在本模塊結束時，您將能夠：
- 瞭解法律問題。
- 瞭解用戶關注點。
- 瞭解人工智能審計與問責問題。
模塊8：持續的人工智能問題與關注點
- 呈現當前關於人工智能治理的討論和觀點，包括法律問題、用戶關注點、人工智能審計與問責問題的意識。
總結與下一步
最低要求
本課程沒有先決條件。
誰應該參加培訓？
我們必須繼續構建和完善治理流程，以推動可信賴的人工智能的出現，並且必須投資於那些將構建符合倫理和負責任的人工智能的人員。那些從事合規、隱私、安全、風險管理、法律、人力資源和治理工作的人員，以及數據科學家、AI項目經理、業務分析師、AI產品負責人、模型運營團隊等，必須準備好應對AI治理中涉及的擴展權益。
包括任何負責在其運營中開發AI治理和風險管理的專業人員，以及任何追求IAPP人工智能治理專業人員（AIGP）認證的人員。
28 小時
