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課程簡介
引言
模塊1：人工智能基礎
- 定義AI和機器學習，概述不同類型的AI系統及其用例，並將AI模型置於更廣泛的社會文化背景中。完成本模塊後，您將能夠：
- 描述並解釋不同類型AI系統的區別。
- 描述並解釋AI技術棧。
- 描述並解釋AI與數據科學的演變。
模塊2：AI對人們的影響與負責任AI原則
- 概述AI系統帶來的核心風險和危害，可信AI系統的特徵，以及負責任和倫理AI的核心原則。完成本模塊後，您將能夠：
- 描述並解釋AI系統帶來的核心風險和危害。
- 描述並解釋可信AI系統的特徵。
模塊3：AI開發生命週期
- 描述AI開發生命週期以及AI風險管理的廣泛背景。完成本模塊後，您將能夠：
- 描述並解釋現有和新興的AI倫理指南的異同。
- 描述並解釋與AI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AI治理與風險管理
- 解釋主要AI利益相關者如何通過分層協作管理AI風險，同時承認AI系統的潛在社會效益。完成本模塊後，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的全球法律。
- 描述並解釋主要風險管理框架和標準的異同。
模塊5：實施AI項目與系統
- 概述AI項目的規劃、範圍界定，開發期間AI系統的測試和驗證，以及部署後AI系統的管理和監控。完成本模塊後，您將能夠：
- 描述並解釋AI系統規劃階段的關鍵步驟。
- 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。
模塊6：適用於AI系統的現行法律
- 調查管理AI使用的現行法律，概述關鍵的GDPR交叉點，並提供對責任改革的認識。完成本模塊後，您將能夠：
- 確保AI風險管理與其他運營風險策略的互操作性。
- 將AI治理原則融入公司。
- 建立AI治理基礎設施。
- 規劃、界定AI項目範圍。
- 在開發期間測試和驗證AI系統。
- 部署後管理和監控AI系統。
模塊7：現有與新興的AI法律與標準
- 描述全球AI特定法律以及主要框架和標準，展示如何負責任地治理AI系統。完成本模塊後，您將能夠：
- 瞭解法律問題。
- 瞭解用戶擔憂。
- 瞭解AI審計和問責問題。
模塊8：當前的AI問題與擔憂
- 呈現當前關於AI治理的討論和觀點，包括對法律問題、用戶擔憂、AI審計和問責問題的認識。
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？
我們必須繼續完善治理流程，以確保可信賴的AI得以發展，並投資於那些將構建倫理和負責任AI的人才。合規、隱私、安全、風險管理、法律、人力資源和治理領域的工作人員，以及數據科學家、AI項目經理、業務分析師、AI產品負責人、模型運維團隊等，必須準備好應對AI治理中涉及的廣泛權益問題。
包括任何負責在其業務中開發AI治理和風險管理的專業人士，以及任何追求IAPP AI治理專家 (AIGP) 認證的人士。
28 時間：
