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課程時長 28 時間：
課程簡介
引言
模組 1：人工智慧基礎
- 定義 AI 與機器學習，呈現不同類型 AI 系統及其使用案例的概覽，並將 AI 模型置於更廣泛的社会文化脈絡中。完成本模組後，您將能夠；
- 描述並解釋不同类型 AI 系統的差異。
- 描述並解釋 AI 技術堆疊。
- 描述並解釋 AI 與數據科學的演進。
模組 2：AI 對人員的影響與負責任 AI 原則
- 概述 AI 系統構成的核心風險與危害、可信賴 AI 系統的Characteristic，以及負責任且合乎倫理的 AI essential 原則。完成本模組後，您將能夠；
- 描述並解釋 AI 系統構成的核心風險與危害。
- 描述並解釋可信賴 AI 系統的特性。
模組 3：AI 開發生命週期
- 描述 AI 開發生命週期及管理 AI 風險的廣泛情境。完成本模組後，您將能夠；
- 描述並解釋現有與新興 AI 倫理指導方針的異同。
- 描述並解釋與 AI 使用互動的現行法律。
- 描述並解釋 GDPR 關鍵交集點。
- 描述並解釋責任改革。
模組 4：實施負責任的 AI 治理與風險管理
- 解釋主要 AI 利害關係人如何透過分層方法協作以管理 AI 風險，同時承認 AI 系統的潛在社會益處。完成本模組後，您將能夠；
- 描述並解釋歐盟 AI 法案的要求。
- 描述並解釋其他新興全球法律。
- 描述並解釋主要風險管理框架與標準的異同。
模組 5：實施 AI 專案與系統
- 概述 AI 專案的映射、規劃與範圍界定，在開發期間測試與驗證 AI 系統，以及部署後管理與監控 AI 系統。完成本模組後，您將能夠；
- 描述並解釋 AI 系統規劃階段的关键步驟。
- 描述並解釋 AI 系統設計階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋 AI 系統開發階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋 AI 系統實施階段的關鍵步驟。
模組 6：適用於 AI 系統的現行法律
- 調查規範 AI 使用的現行法律，概述 GDPR 關鍵交集點，並提供責任改革的認知。完成本模組後，您將能夠；
- 確保 AI 風險管理與其他營運風險策略的互通性。
- 將 AI 治理原則整合至公司內部。
- 建立 AI 治理基礎設施。
- 映射、規劃並界定 AI 專案範圍。
- 在開發期間測試與驗證 AI 系統。
- 部署後管理與監控 AI 系統。
模組 7：現有與新興的 AI 法律與標準
- 描述全球 AI 專屬法律，以及體現如何負責任治理 AI 系統的主要框架與標準。完成本模組後，您將能夠；
- 獲得對法律議題的認知。
- 獲得對使用者疑慮的認知。
- 獲得對 AI 審計與問責議題的認知。
模組 8：持續進行的 AI 議題與疑慮
- 呈現關於 AI 治理的最新討論與構想，包括對法律問題、使用者疑慮以及 AI 審計與問責議題的認知。
摘要與下一步
最低要求
本課程無需先修條件。
誰應該參加培訓？
我們必須持續建構並優化產生可信賴 AI 的治理流程，並投資於構建合乎倫理且負責任 AI 的人才。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 專案經理、商業分析師、AI 產品負責人、模型運營團隊和其他相關人員，都必須準備好應對 AI 治理中擴大涉及的權益問題。
包括任何負責在營運中開發 AI 治理與風險管理的人員，以及任何尋求 IAPP 人工智慧治理專業人員 (AIGP) 認證的人士。
