Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding
Module 1: Fundamenten van kunstmatige intelligentie
- Definieert AI en machine learning, presenteert een overzicht van de verschillende soorten AI-systemen en hun toepassingen, en plaatst AI-modellen in de breder socioculturele context. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- De verschillen tussen soorten AI-systemen beschrijven en verklaren.
- De AI-technologiestack beschrijven en verklaren.
- AI en de evolutie van datawetenschap beschrijven en verklaren.
Module 2: Impact van AI op mensen en verantwoordelijke AI-principes
- Schetst de kernrisico's en -schade veroorzaakt door AI-systemen, de kenmerken van betrouwbare AI-systemen, en de principes essentieel voor verantwoordelijke en ethische AI. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- De kernrisico's en -schade veroorzaakt door AI-systemen beschrijven en verklaren.
- De kenmerken van betrouwbare AI-systemen beschrijven en verklaren.
Module 3: Ontwikkelingslevenscyclus van AI
- Beschrijft de AI-ontwikkelingslevenscyclus en de brede context waarin AI-risico's worden beheerd. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- De overeenkomsten en verschillen tussen bestaande en opkomende ethische richtlijnen voor AI beschrijven en verklaren.
- De bestaande wetgeving die van invloed is op de gebruik van AI beschrijven en verklaren.
- De belangrijkste kruispunten met het Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) beschrijven en verklaren.
- De hervorming van aansprakelijkheid beschrijven en verklaren.
Module 4: Implementatie van verantwoordelijke AI-governance en risicomanagement
- Legt uit hoe belangrijke AI-investeerders samenwerken in een gestapeld benadering om AI-risico's te beheren, terwijl ze tegelijkertijd de potentiële maatschappelijke voordelen van AI-systemen erkennen. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- De vereisten van de EU-AI-wet beschrijven en verklaren.
- Andere opkomende wereldwijde wetgevingen beschrijven en verklaren.
- De overeenkomsten en verschillen tussen de belangrijkste risicomanagementkaders en -standaarden beschrijven en verklaren.
Module 5: Implementatie van AI-projecten en systemen
- Schetst de in kaart brengen, plannen en omvatten van AI-projecten, testen en valideren van AI-systemen tijdens de ontwikkeling, en beheren en monitoren van AI-systemen na implementatie. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- De belangrijkste stappen in de planningfase van een AI-systeem beschrijven en verklaren.
- De belangrijkste stappen in het ontwerp stadium van een AI-systeem beschrijven en verklaren.
- De belangrijkste stappen in de ontwikkelingsfase van een AI-systeem beschrijven en verklaren.
- De belangrijkste stappen in de implementatie fase van een AI-systeem beschrijven en verklaren.
Module 6: Bestaande wetgeving die op AI-systemen van toepassing is
- Biedt een overzicht van de bestaande wetgeving die het gebruik van AI regelt, schetst belangrijke kruispunten met het AVG en biedt bewustwording van hervormingen in aansprakelijkheid. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- De interoperabiliteit van AI-risicomanagement verzekeren met andere operationele risicostategieën.
- AI-governanceprincipes integreren in het bedrijf.
- Een AI-governance-infrastructuur opzetten.
- AI-projecten in kaart brengen, plannen en omvatten.
- AI-systemen tijdens de ontwikkeling testen en valideren.
- AI-systemen na implementatie beheren en monitoren.
Module 7: Bestaande en opkomende AI-wetten en -standaarden
- Beschrijft de wereldwijde wetgeving specifiek voor AI en de belangrijkste kaders en standaarden die een voorbeeld geven van hoe AI-systemen verantwoord kunnen worden bestuurd. Aan het einde van deze module zult u kunnen;
- Bewustwording krijgen over juridische kwesties.
- Bewustwording krijgen over gebruikerszorgen.
- Bewustwording krijgen over AI-audit en verantwoordingsplicht.
Module 8: Continuë AI-kwesties en zorgen
- Biedt huidige discussies en ideeën over AI-governance, inclusief bewustwording van juridische kwesties, gebruikerszorgen en kwesties rond AI-audit en verantwoordingsplicht.
Samenvatting en Volgende Stap
Vereisten
Er zijn geen voorkennisvereisten voor deze cursus.
Wie moet de opleiding volgen?
We moeten de governanceprocessen blijven bouwen en verfijnen waardoor betrouwbare AI kan ontstaan, en we moeten investeren in de mensen die ethische en verantwoordelijke AI zullen creëren. Professionals die werken in compliance, privacy, veiligheid, risicomanagement, juridische aangelegenheden, HR en governance, samen met datawetenschappers, AI-projectmanagers, businessanalisten, AI-producteigenaren, model ops-teams en anderen moeten voorbereid zijn op de uitgebreide belangen in AI-governance.
Inclusief alle professionals die worden opgedragen om AI-governance en risicomanagement te ontwikkelen in hun operaties, en iedereen die de IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP) certificering nastreeft.
28 uren
