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Struttura del corso
Introduzione
Modulo 1: Fondamenti dell'intelligenza artificiale
- Definisce l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, presenta una panoramica dei diversi tipi di sistemi di intelligenza artificiale e dei loro casi d'uso e posiziona i modelli di intelligenza artificiale nel più ampio contesto socio-culturale. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Descrivi e spiega le differenze tra i tipi di sistemi di intelligenza artificiale.
- Descrivi e spiega lo stack tecnologico dell'intelligenza artificiale.
- Descrivi e spiega l'intelligenza artificiale e l'evoluzione della scienza dei dati.
Modulo 2: Impatti dell'IA sulle persone e principi dell'IA responsabile
- Delinea i principali rischi e danni posti dai sistemi di IA, le caratteristiche dei sistemi di IA affidabili e i principi essenziali per un'IA responsabile ed etica. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Descrivere e spiegare i principali rischi e danni posti dai sistemi di IA.
- Descrivi e spiega le caratteristiche dei sistemi di intelligenza artificiale affidabili.
Modulo 3: Ciclo di vita dello sviluppo dell'IA
- Descrive il ciclo di vita dello sviluppo dell'IA e il contesto generale in cui vengono gestiti i rischi dell'IA. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Descrivere e spiegare le somiglianze e le differenze tra le linee guida etiche esistenti ed emergenti sull'IA.
- Descrivi e spiega le leggi esistenti che interagiscono con l'uso dell'IA.
- Descrivi e spiega le intersezioni chiave GDPR.
- Descrivere e spiegare la riforma della responsabilità.
Modulo 4: Implementazione di una governance responsabile dell'IA e della gestione del rischio
- Spiega in che modo i principali stakeholder dell'IA collaborano in un approccio a più livelli per gestire i rischi dell'IA, riconoscendo al contempo i potenziali benefici sociali dei sistemi di IA. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Descrivere e spiegare i requisiti della legge sull'IA dell'UE.
- Descrivi e spiega altre leggi globali emergenti.
- Descrivere e spiegare le somiglianze e le differenze tra i principali quadri e standard di gestione del rischio.
Modulo 5: Implementazione di progetti e sistemi di IA
- Delinea la mappatura, la pianificazione e l'ambito dei progetti di intelligenza artificiale, il test e la convalida dei sistemi di intelligenza artificiale durante lo sviluppo e la gestione e il monitoraggio dei sistemi di intelligenza artificiale dopo l'implementazione. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Descrivi e spiega i passaggi chiave nella fase di pianificazione del sistema di intelligenza artificiale.
- Descrivi e spiega i passaggi chiave nella fase di progettazione del sistema di intelligenza artificiale.
- Descrivi e spiega i passaggi chiave nella fase di sviluppo del sistema di intelligenza artificiale.
- Descrivere e spiegare i passaggi chiave nella fase di implementazione del sistema di intelligenza artificiale.
Modulo 6: Leggi vigenti che si applicano ai sistemi di IA
- Esamina le leggi esistenti che regolano l'uso dell'IA, delinea le intersezioni chiave e fornisce consapevolezza sulla riforma della responsabilità. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Garantisci l'interoperabilità della gestione del rischio dell'IA con altre strategie di rischio operativo
- Integrare i principi di governance dell'IA nell'azienda.
- Stabilisci un'infrastruttura di governance dell'IA.
- Mappa, pianifica e analizza il progetto di intelligenza artificiale.
- Testare e convalidare il sistema di intelligenza artificiale durante lo sviluppo.
- Gestisci e monitora i sistemi di intelligenza artificiale dopo l'implementazione.
Modulo 7: Leggi e standard esistenti ed emergenti sull'IA
- Descrive le leggi globali specifiche per l'IA e i principali quadri e standard che esemplificano il modo in cui i sistemi di IA possono essere governati in modo responsabile. Alla fine di questo modulo sarai in grado di;
- Acquisire consapevolezza sulle questioni legali.
- Acquisire consapevolezza delle preoccupazioni degli utenti.
- Acquisisci consapevolezza sui problemi di controllo e responsabilità dell'IA.
Modulo 8: Problemi e preoccupazioni in corso sull'IA
- Presenta le discussioni e le idee attuali sulla governance dell'IA, tra cui la consapevolezza delle questioni legali, le preoccupazioni degli utenti e le questioni di controllo e responsabilità dell'IA.
Riepilogo e passaggio successivo
Requisiti
Non ci sono prerequisiti per questo corso.
Chi dovrebbe allenarsi?
Dobbiamo continuare a costruire e perfezionare i processi di governance attraverso i quali emergerà un'IA affidabile e dobbiamo investire nelle persone che costruiranno un'IA etica e responsabile. Coloro che lavorano nel campo della conformità, della privacy, della sicurezza, della gestione del rischio, dell'ufficio legale, delle risorse umane e della governance insieme a data scientist, project manager di intelligenza artificiale, analisti aziendali, proprietari di prodotti di intelligenza artificiale, team operativi di modelli e altri devono essere preparati ad affrontare le azioni estese in questione nella governance dell'intelligenza artificiale.
Compresi tutti i professionisti incaricati di sviluppare la governance dell'intelligenza artificiale e la gestione del rischio nelle loro operazioni e chiunque persegua la certificazione IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
28 ore
