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コース概要
はじめに
モジュール 1:人工知能の基礎
- AI と機械学習を定義し、さまざまな種類の AI システムとそのユースケースの概要を示し、AI モデルをより広範な社会文化的文脈に位置づけます。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- AI システムの種類の違いを記述・説明する。
- AI 技術スタックを記述・説明する。
- AI とデータサイエンスの進化を記述・説明する。
モジュール 2:人々への AI の影響と責任ある AI の原則
- AI システムがもたらす核心的なリスクと害、信頼できる AI システムの特性、そして責任ある倫理的な AI に不可欠な原則を概説します。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- AI システムがもたらす核心的なリスクと害を記述・説明する。
- 信頼できる AI システムの特性を記述・説明する。
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範な文脈を説明します。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- AI に関する既存および新興の倫理的ガイダンスの類似点と相違点を記述・説明する。
- AI の利用と関連する既存の法律を記述・説明する。
- 主要な GDPR 交差点を記述・説明する。
- 責任改革を記述・説明する。
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
- AI システムがもたらす社会的利益を認めつつ、主要な AI 関係者が層別アプローチで AI リスクを管理する方法を説明します。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- EU 人工知能法(EU AI Act)の要件を記述・説明する。
- その他の新興のグローバルな法律を記述・説明する。
- 主要なリスク管理フレームワークと基準の類似点と相違点を記述・説明する。
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。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- AI システム計画段階の主要なステップを記述・説明する。
- AI システム設計段階の主要なステップを記述・説明する。
- AI システム開発段階の主要なステップを記述・説明する。
- AI システム実装段階の主要なステップを記述・説明する。
モジュール 6:AI システムに適用される現行の法律
- AI の利用を規定する既存の法律を調査し、主要な GDPR 交差点を概説し、責任改革への認識を提供します。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- AI リスク管理とその他の運用リスク戦略との相互運用性を確保する。
- AI ガバナンスの原則を企業に統合する。
- AI ガバナンスインフラを構築する。
- AI プロジェクトをマッピング、計画、スコープ設定する。
- 開発中に AI システムをテストおよび検証する。
- 展開後に AI システムを管理および監視する。
モジュール 7:既存および新興の AI 法律と基準
- グローバルな AI 固有の法律と、AI システムがどのように責任を持ってガバナンスされ得るかを示す主要なフレームワークと基準を説明します。このモジュールの終了時には、以下のことができるようになります。
- 法的課題への認識を高める。
- ユーザーの懸念への認識を高める。
- AI の監査と説明責任に関する課題への認識を高める。
モジュール 8:現在の 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を提示し、法的課題、ユーザーの懸念、そして AI の監査と説明責任に関する課題への認識を含みます。
まとめと次のステップ
要求
このコースに前提条件はありません。
誰が受講すべきか?
信頼できる AI を生み出すガバナンスプロセスを構築・改善し続ける必要があり、倫理的かつ責任ある AI を構築する人々への投資が不可欠です。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、ガバナンスに従事する人々に加え、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、モデル運用チームなど、AI ガバナンスにおける拡大する課題に取り組む準備ができている必要があります。
自社の運用において AI ガバナンスとリスク管理の開発を担当するすべての専門家、および IAPP 人工知能ガバナンス専門(AIGP)認定を目指すすべての人が対象となります。
28 時間