Khóa đào tạo đánh giá viên / đánh giá viên trưởng về hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo dựa trên tiêu chuẩn ISO/IEC 42001:2023

GIỚI THIỆU VỀ KHÓA ĐÀO TẠO

Trong khóa học này, người tham gia sẽ phát triển năng lực để nắm vững mô hình đánh giá các quy trình quản lý rủi ro trí tuệ nhân tạo trong toàn bộ tổ chức của mình bằng cách sử dụng tiêu chuẩn ISO/IEC 42006:2024 (hiện đang tại FDIS) làm khuôn khổ tham chiếu. Dựa trên các bài tập thực hành và thảo luận, người tham gia sẽ có được kiến thức cần thiết về ứng dụng thực tế của tiêu chuẩn và học cách đáp ứng các yêu cầu được nêu trong tiêu chuẩn. Học viên sẽ phát triển các kỹ năng để đánh giá AIMS dựa trên tiêu chuẩn ISO/IEC 42006 (hiện đang trong giai đoạn DIS).

Thời lượng: 5 ngày
Ngôn ngữ: Tiếng Anh

BẠN SẼ HỌC ĐƯỢC GÌ TỪ KHÓA ĐÀO TẠO?

Vào cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những điều cơ bản về trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML)
• Hiểu được khuôn khổ và áp dụng tiêu chuẩn để quản lý rủi ro và cơ hội
• Thể hiện việc sử dụng AI có trách nhiệm
• Thiết lập khả năng truy xuất nguồn gốc, tính minh bạch và độ tin cậy
• Cho phép tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả

Các chủ đề sẽ được đề cập trong khóa đào tạo này bao gồm:

• Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
• Học máy (ML) là gì?
• Khái niệm về khoa học dữ liệu
• Các khái niệm và thuật ngữ về AI
• AI trở nên mang tính đột phá như thế nào, AI thế hệ mới và quy định luật lệ AI phân biệt đối xử, nhu cầu minh bạch
• Sử dụng AI có đạo đức
• Tiêu chuẩn ISO/IEC 42001:2023 là gì?
• Khả năng áp dụng tiêu chuẩn
  • Lợi ích
  • Sử dụng có trách nhiệm các yếu tố hiệu quả AI
  • Khả năng truy xuất nguồn gốc, tính minh bạch và độ tin cậy của phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro
  • Điều khoản và yêu cầu
• Tiêu chuẩn ISO 22989:2022
• Tiêu chuẩn ISO/IEC 23053:2022 - Khuôn khổ cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng học máy (ML)
• Tiêu chuẩn ISO/IEC 23894:2023 - Trí tuệ nhân tạo - Hướng dẫn về quản lý rủi ro
• Các nghiên cứu tình huống và bài tập
• Giới thiệu về ISO/IEC 42006:2024 (Hiện đang trong giai đoạn DIS)
• Nguyên tắc đánh giá
• Xung đột lợi ích
• Yêu cầu về cấu trúc
• Yêu cầu về nguồn lực để tiến hành đánh giá AI
  • Xem xét đơn đăng ký
  • Xem xét báo cáo đánh giá
  • Đưa ra quyết định cấp chứng nhận
  • Đưa ra quyết định về kháng cáo
• Yêu cầu về thông tin
  • Tài liệu chứng nhận AIMS
• Yêu cầu về quy trình
  • Chương trình đánh giá
  • Phương pháp đánh giá
  • Thời gian đánh giá
  • Lấy mẫu
  • Đánh giá kết hợp
• Lập kế hoạch đánh giá
  • Mục tiêu đánh giá
  • Tiêu chí đánh giá

  • Kế hoạch đánh giá cho AIMS

• Chứng nhận ban đầu
  • Đánh giá giai đoạn 1
  • Đánh giá giai đoạn 2
• Thực hiện đánh giá
  • Các yếu tố cụ thể của đánh giá AIMS
  • Báo cáo đánh giá
• Duy trì chứng nhận
• Đánh giá giám sát
• Đánh giá tái chứng nhận
• Đánh giá đặc biệt

PHƯƠNG PHÁP CỦA KHÓA ĐÀO TẠO LÀ GÌ?

Người tham gia sẽ học thông qua các bài giảng, nghiên cứu tình huống, bài tập nhóm và thảo luận.

AI NÊN THAM GIA KHÓA ĐÀO TẠO?

Khóa đào tạo này được thiết kế đặc biệt cho:

• Đánh giá viên hệ thống quản lý
• Quản lý rủi ro (ERM hoặc Infosec/AI RM) 
  Các cấp điều hành – Tổng giám đốc điều hành, Giám đốc tài chính, Trưởng phòng nhân sự, Giám đốc công nghệ, Giám đốc thông tin
• Chủ sở hữu quy trình kinh doanh, Quản lý tài chính doanh nghiệp, Quản lý rủi ro doanh nghiệp, Quản lý tuân thủ quy định, Quản lý chức năng kinh doanh
• Nhà phát triển AI, Người vận hành AI
• Quản lý chất lượng
• Chuyên gia xuất sắc trong kinh doanh, Chuyên gia tư vấn về bảo mật thông tin
• Nhà cung cấp dịch vụ AI
• Người thực hành quy trình AI
• Quản lý dự án AI
• Kiến trúc sư AI
• Quản lý bảo mật thông tin
• Bất kỳ bên nào liên quan đến AI

Điều kiện tiên quyết: Có bất kỳ chứng chỉ đánh giá viên trưởng hệ thống quản lý nào và hiểu biết về phân tích dữ liệu, các khái niệm khoa học dữ liệu

CỐ VẤN KHÓA ĐÀO TẠO LÀ AI?

Nội dung và cấu trúc khóa học được thiết kế bởi các chuyên gia từ TÜV SÜD.
Với kinh nghiệm và kiến thức sâu rộng về các tiêu chuẩn có liên quan, nhóm chuyên gia sản phẩm và chuyên gia kỹ thuật của chúng tôi tại TÜV SÜD đã phát triển nội dung khóa đào tạo dựa trên bối cảnh kinh doanh hiện tại và các yêu cầu của thị trường.