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コース概要
イントロダクション
モジュール1: 人工知能の基礎
- AIと機械学習を定義し、異なるタイプのAIシステムとそのユースケースの概要を提示します。また、AIモデルが広い社会文化的な文脈で位置付けられます。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- 異なるタイプのAIシステムの違いを説明および解釈する。
- AIテクノロジースタックを説明および解釈する。
- AIとデータサイエンスの進化について説明および解釈する。
モジュール2: AIの人々への影響と責任あるAIの原則
- AIシステムが引き起こす主要なリスクと危害、信頼性のあるAIシステムの特性、および責任ある倫理的なAIに不可欠な原理を概説します。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- AIシステムが引き起こす主要なリスクと危害を説明および解釈する。
- 信頼性のあるAIシステムの特性を説明および解釈する。
モジュール3: AI開発ライフサイクル
- AI開発ライフサイクルと、AIリスクが管理される広い文脈を説明します。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- 既存および新興の倫理的ガイドラインにおける類似点と違いを説明および解釈する。
- AI使用に関連する既存の法律を説明および解釈する。
- 主要なGDPR交差点を説明および解釈する。
- 責任改革を説明および解釈する。
モジュール4: 責任あるAIガバナンスとリスク管理の実装
- 主要なAIステークホルダーが、層構造アプローチでAIリスクを管理しながら、AIシステムの潜在的な社会的便益を認識する方法を説明します。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- EU AI法規制の要件を説明および解釈する。
- 他の新興グローバル法規制を説明および解釈する。
- 主要なリスク管理フレームワークと基準の類似点と違いを説明および解釈する。
モジュール5: AIプロジェクトとシステムの実装
- AIプロジェクトのマッピング、計画、スコープ設定、開発中のAIシステムのテストと検証、展開後のAIシステムの管理と監視を概説します。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- AIシステム計画フェーズの主要なステップを説明および解釈する。
- AIシステム設計フェーズの主要なステップを説明および解釈する。
- AIシステム開発フェーズの主要なステップを説明および解釈する。
- AIシステム実装フェーズの主要なステップを説明および解釈する。
モジュール6: 現行のAIシステムに適用される法規制
- AIを使用することを管理する既存の法規制の概観、主要なGDPR交差点の概要、および責任改革への認識を提供します。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- AIリスク管理が他の運用上のリスク戦略と相互運用性を確保する。
- 企業にAIガバナンス原則を統合する。
- AIガバナンス基盤を確立する。
- AIプロジェクトのマッピング、計画、スコープ設定を行う。
- 開発中のAIシステムをテストおよび検証する。
- 展開後のAIシステムの管理と監視を行う。
モジュール7: 既存および新興のAI法規制と基準
- AIシステムが責任を持って管理される方法を示す、世界全体のAI特有の法規制、主要なフレームワークと基準について説明します。このモジュール修了時には以下のことをできるようになります;
- 法的問題への認識を深める。
- ユーザーコンサーンへの認識を深める。
- AI監査とアカウンタビリティの問題への認識を深める。
モジュール8: 持続的なAI課題と懸念
- AIガバナンスに関する現在の議論とアイデア、法的問題、ユーザーコンサーン、AI監査とアカウンタビリティの問題への認識を提示します。
まとめと次ステップ
要求
このコースには前提条件はありません。
誰が参加すべきか:
私たちは、信頼性のあるAIの実現に向けたガバナンスプロセスを構築し洗練していく必要があり、そのために倫理的で責任あるAIを開発する人材への投資が必要です。コンプライアンス、プライバシー、セキュリティ、リスク管理、法務、人事、ガバナンスに従事している人々、データサイエンティスト、AIプロジェクトマネージャー、ビジネスアナリスト、AIプロダクトオーナー、モデルOPチームなどは、AIガバナンスの拡大する課題に対応できるよう準備する必要があります。
AIガバナンスとリスク管理を自社の業務で開発する責任を持つすべてのプロフェッショナルや、IAPP人工知能ガバナンスプロフェッショナル (AIGP) 資格を目指している人にとっても適しています。
28 時間