Kursplan
Inledning
Modul 1: Grunderna inom artificiell intelligens
- Definierar AI och maskininlärning, ger en översikt över olika typer av AI-system och deras användningsområden, och placerar AI-modeller i ett bredare socio-kulturellt sammanhang. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara skillnaderna mellan olika typer av AI-system.
- Beskriva och förklara AI:s tekniska stack.
- Beskriva och förklara AI och utvecklingen av datavetenskap.
Modul 2: AI:s påverkan på människor och principer för ansvarsfull AI
- Går igenom de grundläggande riskerna och skadorna som AI-system medför, egenskaperna hos tillförlitliga AI-system samt principer som är avgörande för ansvarsfull och etisk AI. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara de grundläggande riskerna och skadorna som AI-system medför.
- Beskriva och förklara egenskaperna hos tillförlitliga AI-system.
Modul 3: Livscykeln för AI-utveckling
- Beskriver livscykeln för AI-utveckling och det breda sammanhang i vilket AI-risker hanteras. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara likheter och skillnader mellan befintlig och pågående etisk vägledning för AI.
- Beskriva och förklara befintliga lagar som samverkar med AI-användning.
- Beskriva och förklara viktiga snitt med GDPR.
- Beskriva och förklara reformer kring ansvarighet.
Modul 4: Genomförande av ansvarsfull AI-styrning och riskhantering
- Förklarar hur viktiga AI-intressenter samarbetar i ett lagerat angreppssätt för att hantera AI-risker samtidigt som man erkänner AI-systemens potentiella samhällsfördelar. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara kraven i EU:s AI-lag.
- Beskriva och förklara andra pågående globala lagar.
- Beskriva och förklara likheter och skillnader mellan stora ramverk och standarder för riskhantering.
Modul 5: Genomförande av AI-projekt och AI-system
- Går igenom kartläggning, planering och avgränsning av AI-projekt, testning och validering av AI-system under utveckling, samt förvaltning och övervakning av AI-system efter driftsättning. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Beskriva och förklara nyckelstegen i planeringsfasen för AI-system.
- Beskriva och förklara nyckelstegen i designfasen för AI-system.
- Beskriva och förklara nyckelstegen i utvecklingsfasen för AI-system.
- Beskriva och förklara nyckelstegen i implementationsfasen för AI-system.
Modul 6: Gällande lagar som tillämpas på AI-system
- Går igenom befintliga lagar som styr användningen av AI, beskriver viktiga snitt med GDPR och ger medvetenhet om reformer kring ansvarighet. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Säkerställa interoperabilitet mellan AI-riskhantering och andra operativa riskstrategier.
- Integrera AI-styrningsprinciper i företaget.
- Upprätta en infrastruktur för AI-styrning.
- Kartlägga, planera och avgränsa AI-projektet.
- Testa och validera AI-systemet under utveckling.
- Förvalta och övervaka AI-system efter driftsättning.
Modul 7: Befintliga och pågående AI-lagar och standarder
- Beskriver globala, AI-specifika lagar samt de stora ramverk och standarder som exemplifierar hur AI-system kan styras på ett ansvarsfullt sätt. I slutet av denna modul kommer du att kunna;
- Få insikt i juridiska frågor.
- Få insikt i användarangelägenheter.
- Få insikt i frågor kring AI-auditing och ansvarighet.
Modul 8: Pågående AI-frågor och problem
- Presenterar aktuella diskussioner och idéer kring AI-styrning, inklusive medvetenhet om juridiska frågor, användarangelägenheter samt frågor kring AI-auditing och ansvarighet.
Sammanfattning och nästa steg
Krav
Det finns inga förkunskapskrav för denna kurs.
Vem bör delta i utbildningen?
Vi måste fortsätta att bygga och förbättra styrningsprocesser genom vilka tillförlitlig AI kan uppstå, och vi måste investera i de personer som ska bygga etisk och ansvarsfull AI. De som arbetar med efterlevnad, integritet, säkerhet, riskhantering, juridik, HR och styrning, tillsammans med datavetare, AI-projektledare, affärsanalytiker, AI-produktansvariga, team för modelldrift och andra, måste vara förberedda att hantera de utökade ansvarsområdena i AI-styrning.
Detta inkluderar alla professionella som har till uppgift att utveckla AI-styrning och riskhantering i sina verksamheter, samt alla som söker IAPP:s certifiering som Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
