Đề cương khóa học
Giới thiệu
Module 1: Nền tảng của trí tuệ nhân tạo
- Định nghĩa AI và học máy, trình bày tổng quan về các loại hệ thống AI khác nhau và các trường hợp sử dụng của chúng, đồng thời định vị các mô hình AI trong bối cảnh xã hội - văn hóa rộng lớn. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích sự khác biệt giữa các loại hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích ngăn xếp công nghệ AI.
- Mô tả và giải thích sự tiến hóa của khoa học dữ liệu và AI.
Module 2: Tác động của AI đến con người và các nguyên tắc AI có trách nhiệm
- Trình bày các rủi ro và tác hại cốt lõi do các hệ thống AI gây ra, các đặc điểm của hệ thống AI đáng tin cậy và các nguyên tắc cần thiết cho AI có trách nhiệm và đạo đức. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các rủi ro và tác hại cốt lõi do các hệ thống AI gây ra.
- Mô tả và giải thích các đặc điểm của hệ thống AI đáng tin cậy.
Module 3: Vòng đời phát triển AI
- Mô tả vòng đời phát triển AI và bối cảnh rộng lớn mà trong đó các rủi ro AI được quản lý. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích sự tương đồng và khác biệt giữa các hướng dẫn đạo đức hiện có và đang nổi lên về AI.
- Mô tả và giải thích các luật hiện hành tương tác với việc sử dụng AI.
- Mô tả và giải thích các giao điểm GDPR chính.
- Mô tả và giải thích cải cách trách nhiệm pháp lý.
Module 4: Triển khai quản trị AI có trách nhiệm và quản lý rủi ro
- Giải thích cách các bên liên quan chính của AI hợp tác trong cách tiếp cận nhiều lớp để quản lý rủi ro AI đồng thời ghi nhận các lợi ích xã hội tiềm năng của hệ thống AI. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các yêu cầu của Đạo luật AI của EU.
- Mô tả và giải thích các luật toàn cầu mới nổi khác.
- Mô tả và giải thích sự tương đồng và khác biệt giữa các khuôn khổ và tiêu chuẩn quản lý rủi ro chính.
Module 5: Triển khai các dự án và hệ thống AI
- Trình bày việc lập bản đồ, lập kế hoạch và xác định phạm vi các dự án AI, kiểm tra và xác thực các hệ thống AI trong quá trình phát triển, đồng thời quản lý và giám sát các hệ thống AI sau khi triển khai. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Mô tả và giải thích các bước chính trong giai đoạn lập kế hoạch hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước chính trong giai đoạn thiết kế hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước chính trong giai đoạn phát triển hệ thống AI.
- Mô tả và giải thích các bước chính trong giai đoạn triển khai hệ thống AI.
Module 6: Các luật hiện hành áp dụng cho hệ thống AI
- Khảo sát các luật hiện hành điều chỉnh việc sử dụng AI, trình bày các giao điểm GDPR chính và cung cấp nhận thức về cải cách trách nhiệm pháp lý. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Đảm bảo khả năng tương tác của quản lý rủi ro AI với các chiến lược quản lý rủi ro hoạt động khác
- Tích hợp các nguyên tắc quản trị AI vào công ty.
- Thiết lập cơ sở hạ tầng quản trị AI.
- Lập bản đồ, lập kế hoạch và xác định phạm vi dự án AI.
- Kiểm tra và xác thực hệ thống AI trong quá trình phát triển.
- Quản lý và giám sát các hệ thống AI sau khi triển khai.
Module 7: Các luật và tiêu chuẩn AI hiện có và đang nổi lên
- Mô tả các luật cụ thể về AI trên toàn cầu và các khuôn khổ và tiêu chuẩn chính minh họa cách các hệ thống AI có thể được quản trị một cách có trách nhiệm. Đến cuối module này, bạn sẽ có thể;
- Nâng cao nhận thức về các vấn đề pháp lý.
- Nâng cao nhận thức về mối quan tâm của người dùng.
- Nâng cao nhận thức về các vấn đề kiểm toán và trách nhiệm giải trình của AI.
Module 8: Các vấn đề và mối quan tâm liên tục về AI
- Trình bày các cuộc thảo luận và ý tưởng hiện tại về quản trị AI, bao gồm nâng cao nhận thức về các vấn đề pháp lý, mối quan tâm của người dùng và các vấn đề kiểm toán và trách nhiệm giải trình của AI.
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Requirements
Không có yêu cầu tiên quyết cho khóa học này.
Đối tượng nên tham gia:
Chúng ta phải tiếp tục xây dựng và hoàn thiện các quy trình quản trị, qua đó trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy sẽ ra đời, đồng thời đầu tư vào những người sẽ xây dựng trí tuệ nhân tạo có đạo đức và trách nhiệm. Những người làm trong lĩnh vực tuân thủ, quyền riêng tư, bảo mật, quản lý rủi ro, pháp lý, nhân sự và quản trị, cùng với các nhà khoa học dữ liệu, người quản lý dự án AI, nhà phân tích kinh doanh, chủ sở hữu sản phẩm AI, đội vận hành mô hình và những người khác, phải chuẩn bị để giải quyết các vấn đề mở rộng trong quản trị AI.
Bao gồm bất kỳ chuyên gia nào được giao nhiệm vụ phát triển quản trị và quản lý rủi ro AI trong hoạt động của họ, và bất kỳ ai đang theo đuổi chứng chỉ IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).