Struttura del corso

Introduzione

Modulo 1: Fondamenti dell'intelligenza artificiale

  • Definisce l'IA e l'apprendimento automatico, presenta un panorama dei diversi tipi di sistemi AI e delle loro applicazioni, e colloca i modelli AI in un contesto socio-culturale più ampio. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Descrivere e spiegare le differenze tra diversi tipi di sistemi AI.
  • Descrivere e spiegare la pila tecnologica dell'IA.
  • Descrivere e spiegare l'evoluzione della scienza dei dati in relazione all'AI.

Modulo 2: Impatti dell'IA sulle persone e i principi di IA responsabile

  • Sintetizza i rischi e gli danni potenziali degli sistemi AI, le caratteristiche dei sistemi AI affidabili e i principi essenziali per una AI responsabile ed etica. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Descrivere e spiegare i rischi e gli danni potenziali degli sistemi AI.
  • Descrivere e spiegare le caratteristiche dei sistemi AI affidabili.

Modulo 3: Ciclo di vita dello sviluppo dell'IA

  • Spiega il ciclo di vita dello sviluppo dell'AI e il contesto più ampio in cui sono gestiti i rischi legati all'AI. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Descrivere e spiegare somiglianze e differenze tra le indicazioni etiche esistenti ed emergenti sull'IA.
  • Descrivere e spiegare le leggi esistenti che interagiscono con l'utilizzo dell'AI.
  • Descrivere e spiegare gli aspetti chiave dell'intersezione del GDPR.
  • Descrivere e spiegare la riforma della responsabilità civile.

Modulo 4: Implementazione di una governance AI responsabile e gestione dei rischi

  • Spiega come i principali interessati dell'AI collaborano con un approccio a strati per gestire i rischi legati all'IA, riconoscendo il potenziale beneficio sociale dei sistemi AI. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Descrivere e spiegare le esigenze del Regolamento EU sull'AI.
  • Descrivere e spiegare altre leggi globali emergenti.
  • Descrivere e spiegare somiglianze e differenze tra i principali framework e standard di gestione dei rischi.

Modulo 5: Implementazione di progetti e sistemi AI

  • Sintetizza la mappatura, pianificazione e definizione degli scopi dei progetti AI, il testing e la validazione dei sistemi AI durante lo sviluppo, e la gestione e sorveglianza dei sistemi AI dopo il loro utilizzo. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Descrivere e spiegare le fasi chiave nel piano del sistema AI.
  • Descrivere e spiegare le fasi chiave nella progettazione del sistema AI.
  • Descrivere e spiegare le fasi chiave nello sviluppo del sistema AI.
  • Descrivere e spiegare le fasi chiave nell'implementazione del sistema AI.

Modulo 6: Leggi attuali che si applicano ai sistemi AI

  • Rivela le leggi esistenti che regolamentano l'utilizzo dell'AI, la mappatura delle intersezioni chiave del GDPR e consapevolezza della riforma della responsabilità civile. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Garantire l'interoperabilità della gestione dei rischi AI con le altre strategie operative.
  • Incorporare i principi di governance AI all'interno dell'azienda.
  • Impostare un sistema di governance AI.
  • Mappare, pianificare e definire gli scopi del progetto AI.
  • Testare e validare il sistema AI durante lo sviluppo.
  • Gestire e sorvegliare i sistemi AI dopo l'implementazione.

Modulo 7: Leggi e standard esistenti ed emergenti per l'IA

  • Descrive le leggi globali specifiche dell'AI e i principali framework e standard che illustrano come possono essere governati in modo responsabile i sistemi AI. Al termine di questo modulo sarai in grado di;
  • Aumentare la consapevolezza dei problemi legali.
  • Acquisire una maggiore consapevolezza delle preoccupazioni degli utenti.
  • Aumentare la consapevolezza dei problemi di auditing e responsabilità dell'AI.

Modulo 8: Problematiche ed esigenze in corso per l'IA

  • Sintetizza le discussioni e le idee attuali sulla governance AI, incluse la consapevolezza dei problemi legali, delle preoccupazioni degli utenti e dei problemi di auditing e responsabilità dell'AI.

Riepilogo ed il passo successivo

Requisiti

Non sono necessari prerequisiti per questo corso.

A chi è rivolto il training?

Dobbiamo continuare a costruire e raffinare i processi di governance attraverso cui si svilupperà un'intelligenza artificiale affidabile, e dobbiamo investire nelle persone che creeranno l'IA etica e responsabile. Coloro che lavorano in conformità, privacy, sicurezza, gestione dei rischi, legal, HR e governance insieme ai data scientists, gestori di progetti AI, analisti aziendali, proprietari di prodotti AI, team model ops e altri devono essere pronti a affrontare i nuovi interessi in gioco nella governance dell'IA.

Compresi tutti i professionisti incaricati dello sviluppo della governance e gestione dei rischi AI nelle loro operazioni, e chiunque stia mirando alla certificazione IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).

 28 ore

Numero di Partecipanti


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