Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion
Modul 1: Grundläggande för artificiell intelligens
- Definierar AI och maskininlärning, ger en översikt över de olika typerna av AI-system och deras användningsområden, och placeringen av AI-modeller i det bredare socio-kulturella sammanhanget. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara skillnaderna mellan olika typer av AI-system.
- Beskriva och förklara den AI-teknikstacken.
- Beskriva och förklara AI och utvecklingen inom datakunskap.
Modul 2: AI-effekter på människor och ansvarsfulla AI-principer
- Uppställer de centrala riskerna och skadorna som orsakas av AI-system, kännetecknena för trovärdiga AI-system samt principerna som är centrala för ansvarsfull och etisk AI. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara de centrala riskerna och skadorna som orsakas av AI-system.
- Beskriva och förklara kännetecknen för trovärdiga AI-system.
Modul 3: AI-utvecklingslivscykel
- Beskriver AI-utvecklingslivscykeln och den breda kontexten i vilken AI-risken hanteras. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara likheterna och skillnaderna mellan existerande och kommande etiska vägledningar för AI.
- Beskriva och förklara de existerande lagar som påverkar AI-användningen.
- Beskriva och förklara de centrala skärningspunkterna med GDPR.
- Beskriva och förklara ansvarsreformen.
Modul 4: Genomförande av ansvarsfull AI-styrning och riskhantering
- Förklarar hur de stora AI-aktörerna samverkar i en lagerad tillvägagångssätt för att hantera AI-risken samtidigt som de erkänner potentiella samhällsfördelar med AI-system. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara kraven i EU:s AI-lag.
- Beskriva och förklara andra kommande globala lagar.
- Beskriva och förklara likheterna och skillnaderna mellan de stora riskhanteringsramverken och standarder.
Modul 5: Genomförande av AI-projekt och system
- Uppställer kartläggning, planering och ram för AI-projekt, testning och validering av AI-system under utvecklingen samt hantering och övervakning av AI-system efter distribution. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara de centrala stegen i planeringsfasen för AI-system.
- Beskriva och förklara de centrala stegen i designfasen för AI-system.
- Beskriva och förklara de centrala stegen i utvecklingsfasen för AI-system.
- Beskriva och förklara de centrala stegen i implementeringsfasen för AI-system.
Modul 6: Gällande lagar som gäller AI-system
- Ger en översikt över de existerande lagar som styr användningen av AI, uppställer centrala skärningspunkter med GDPR samt ger medvetenhet om ansvarsreform. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Säkerställa interoperabiliteten mellan AI-riskhantering och andra operativa riskstrategier
- Integrera AI-styrningsprinciper i företaget.
- Etablera en AI-styrningsinfrastruktur.
- Kartlägg, planera och rama in AI-projektet.
- Testa och validera AI-system under utvecklingen.
- Hantera och övervaka AI-system efter distribution.
Modul 7: Existerande och kommande AI-lagar och standarder
- Beskriver globala AI-spesifika lagar samt de stora ramverken och standarder som visar hur AI-system kan styrs ansvarsfullt. Till slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Få medvetenhet om juridiska frågor.
- Få medvetenhet om användarfarhågor.
- Få medvetenhet om AI-revisioner och ansvar.
Modul 8: Pågående AI-frågor och farhågor
- Presenterar pågående diskussioner och idéer kring AI-styrning, inklusive medvetenhet om juridiska frågor, användarfarhågor samt AI-revisioner och ansvar.
Sammanfattning och nästa steg
Krav
Det finns inga förkunskapskrav för denna kurs.
Vem bör utbildas?
Vi måste fortsätta bygga och raffina styrningsprocesserna genom vilka trovärdig AI ska uppstå, och vi måste investera i de människor som kommer att skapa etiska och ansvarsfulla AI. Dessa personer arbetar inom kompliance, integritet, säkerhet, riskhantering, juridik, HR och styrning tillsammans med datavetare, AI-projektledare, företagsanalys, AI-produktägare, modell operationslag och andra som måste vara förberedda att möta de utökade intressena inom AI-styrning.
Inklusive alla professionella som har uppgiften att utveckla AI-styrning och riskhantering i sina operationer, samt alla som strävar efter IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP) certifiering.
28 timmar
