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課程簡介
引言
模組 1：人工智能基礎
- 定義人工智慧和機器學習，概述不同類型的人工智慧系統及其用例，並將人工智能模型置於更廣泛的社會文化背景下。完成本模組後，您將能夠：
- 描述並解釋各種類型人工智慧系統的差異。
- 描述並解釋人工智慧技術堆疊。
- 描述並解釋人工智慧和數據科學的發展演進。
模組 2：人工智能對人們的影響及負責任的人工智能原則
- 概述人工智慧系統構成核心風險與危害，可信賴人工智慧系統的特性，以及負責任和合乎倫理的人工智慧所必需的原則。完成本模組後，您將能夠：
- 描述並解釋人工智慧系統構成的核心風險與危害。
- 描述並解釋可信賴人工智慧系統的特性。
模組 3：人工智慧的開發生命週期
- 描述人工智慧開發生命週期及人工智慧風險管理的廣泛背景。完成本模組後，您將能夠：
- 描述並解釋現有及新興的有關人工智能倫理指導方針的相似之處與差異。
- 描述並解釋與人工智能應用相關的現有法律。
- 描述並解釋《一般數據保護條例》(GDPR) 的關鍵交集點。
- 描述並解釋責任改革。
模組 4：實施負責任的人工智能治理與風險管理
- 闡明主要人工智能利益相關者如何以分層方法協作管理人工智慧風險，同時承認人工智慧系統潛在的社會益處。完成本模組後，您將能夠：
- 描述並解釋《歐盟人工智能法案》(EU AI Act) 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之間的相似之處與差異。
模組 5：實施人工智能項目與系統
- 概述人工智能項目的映射、規劃和範圍界定，開發過程中人工智慧系統的測試與驗證，以及部署後人工智慧系統的管理與監控。完成本模組後，您將能夠：
- 描述並解釋人工智慧系統規劃階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋人工智慧系統設計階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋人工智慧系統開發階段的關鍵步驟。
- 描述並解釋人工智慧系統實施階段的關鍵步驟。
模組 6：適用於人工智能系統的現有法律
- 調研規範人工智能使用的現有法律，概述《一般數據保護條例》(GDPR) 的關鍵交集點，並提供責任改革的認知。完成本模組後，您將能夠：
- 確保人工智慧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融入公司。
- 建立人工智能治理基礎設施。
- 映射、規劃和界定人工智能項目的範圍。
- 在開發過程中測試和驗證人工智慧系統。
- 部署後管理和監控人工智慧系統。
模組 7：現行及新興的人工智能法律與標準
- 描述全球特定於人工智能的法律，以及舉例說明如何對人工智慧系統進行可負責任治理的主要框架和標準。完成本模組後，您將能夠：
- 獲得法律問題的認知。
- 獲得用戶關切的認知。
- 獲得人工智能審計與問責問題的認知。
模組 8：持續存在的人工智能問題與擔憂
- 呈現當前關於人工智慧治理的討論和想法，包括對法律問題、用戶關切及人工智慧審計與問責問題的認知。
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？
我們必須持續建立並完善可信賴人工智慧出現的治理流程，並投資於那些將構建合乎倫理及負責任人工智能的人才。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、人工智能項目經理、業務分析師、人工智能產品負責人、模型運維團隊等人員都必須準備好應對人工智慧治理中所涉及的擴大權益問題。
包括那些負責在其業務中開發人工智慧治理和風險管理的所有專業人員，以及尋求 IAPP 人工智能治理專業人士 (AIGP) 認證的任何人員。
28 小時
