Штучний інтелект: експерт зі штучного інтелекту

Вступ до професійної комунікації зі штучним інтелектом (близько 3 днів)

Стратегії та види підказок

Ключові компоненти для ефективної підказки

Підказки під час генерації тексту та підказки під час генерації зображень і відео

Підказки в дослідженнях, генерації тексту та з агентами ШІ

Створення внутрішньої бібліотеки підказок

Правові основи та комплаєнс для АІ в компанії (близько 4 днів)

Вступ до ролі АІ-офіцера

(завдання, відмінність від інших ролей)

Огляд відповідних законів і нормативних актів

(GDPR, AI Act, відповідальність за якість продукції, авторське право)

Національні та європейські нормативні акти (в т.ч. Закон про штучний інтелект)

Стратегії комплаєнсу

Рамки управління

Зобов'язання щодо документації та прозорості

Управління ризиками та захист даних у проєктах зі штучного інтелекту (близько 3 днів)

Типи ризиків (упередженість, помилки, етичні ризики)

Оцінка ризиків

Матриця ризиків

Планування дій

Захист даних і безпека даних

Етика даних

Прозорість

Управління проектами та забезпечення якості для проектів зі штучного інтелекту (близько 3 днів)

Методи управління проектами для ШІ

Забезпечення якості та процеси приймання Процедури тестування

Аналіз зацікавлених сторін

Комунікаційні стратегії

Концепції навчання для співробітників

Управління даними та управління в проєктах зі штучного інтелекту (близько 2 днів)

Якість даних, цілісність даних

Відповідальність в управлінні даними

Розробка системи управління

Управління змінами та підготовка до впровадження ШІ (приблизно 1 день)

Робота з опором

Концепції навчання для співробітників

Розробка плану управління змінами

Створення дорожньої карти для масштабування АІ-проектів (приблизно 1 день)

Довгострокові стратегії

Масштабована інфраструктура

Критерії вибору інструментів

Робота над проектом, підготовка до сертифікації та сертифікаційний іспит "Представник АІ з кваліфікацією, сертифікованою TÜV Rheinland" (приблизно 3 дні)

Основи операційних проектів зі штучного інтелекту (близько 5 днів)

Вступ до ШІ, ML, DL, NLP та комп'ютерного зору (операційний фокус)

Ролі та завдання: Налаштування, експлуатація та перевірка ефективності системи управління відповідно до ISO 42001

Розмежування ролей і співпраця: співробітник з питань ШІ, менеджер з питань ШІ та аудитор з питань ШІ

Ідентифікація та оцінка операційних кейсів використання штучного інтелекту в компанії

Ініціювання проекту: визначення мети, обсягу, аналіз доцільності

Управління зацікавленими сторонами

Створення цінності та повернення інвестицій за допомогою АІ

Успішні ініціативи АІ в управлінні

Управління даними та використання інструментів (близько 3 днів)

Підготовка даних, якість та інтеграція даних

Вибір та впровадження інструментів та платформ ШІ

Практичні підказки для текстових, графічних та відео додатків

Налаштування простих конвеєрів даних

Вступ до концепції MLOps

Варіанти автоматизації ШІ в роботі

Навчання, валідація та використання моделей (приблизно 2 дні)

Навчання та валідація моделей

Процедури тестування: Чорний ящик, білий ящик, модульні тести

Використання моделей

Моніторинг та ітеративна оптимізація

Інтеграція ШІ-агентів у проекти

Управління ризиками та забезпечення якості (близько 2 днів)

Операційні ризики: Упередженість, помилки, етичні ризики, захист даних

Забезпечення якості: KPI, моніторинг, процеси приймання

Система управління відповідно до ISO 42001 та законодавчої бази

Безпека та зрозумілість систем ШІ

Оперативне управління проектами та гнучкі методи (приблизно 2 дні)

Гнучкі методи: Scrum, Kanban, ітеративні цикли розгортання

Планування ресурсів та бюджету

Комунікація між командою та зацікавленими сторонами

Поточні стратегії оптимізації та вирішення проблем (CIP)

Співпраця із зовнішніми партнерами

Організаційний розвиток, управління та управління змінами (близько 3 днів)

Аналіз процесів компанії

Аналіз рівня зрілості, GAP-аналіз

Управління штучним інтелектом та розробка стратегії

Розробка стійкої організаційної структури

Розподіл обов'язків та ролей

Комунікаційні стратегії

Навчання співробітників

Робота з опором

Сталий розвиток та корпоративна цифрова відповідальність (CDR)

Робота над проектом, підготовка до сертифікації та складання сертифікаційного іспиту "Менеджер зі штучного інтелекту з кваліфікацією TÜV Rheinland" (близько 3 днів)

Основи та рамкові умови (приблизно 4 дні)

Ролі, завдання та обов'язки в рамках аудиту штучного інтелекту

Диференціація від інших ролей (наприклад, менеджер ШІ)

Принципи аудиту відповідно до ISO 19011 (об'єктивність, незалежність, прозорість)

Нормативна база: ISO/IEC 42001 - структура, вимоги, докази

Закон ЄС про штучний інтелект - відповідні положення для аудиторів

Національні настанови та галузеві стандарти

Цикл PDCA в контексті аудиту

Типи аудитів: аудит системи, процесу, продукту та на відповідність вимогам

Етап 1 та Етап 2 з першого погляду

Вимоги до документації та верифікація

Специфічні для ШІ ризики як об'єкти аудиту (упередженість, пояснюваність, надійність, безпека, якість даних)

Підказки в контексті аудиту

Регуляторні та технічні критерії випробувань (приблизно 4 дні)

Вимоги до відповідності, специфічні для ШІ

Захист даних (GDPR та галузеві вимоги)

Безпека систем АІ (кібербезпека, контроль доступу)

Вимоги до якості навчальних і тестових даних

Валідація та верифікація моделей

Зрозумілість і прозорість рішень АІ

Показники продуктивності (точність, точність, відкликання, надійність)

Етичні принципи та справедливість

Додаткові галузеві стандарти (наприклад, ISO 13485, ISO 26262, рекомендації BaFin)

Планування та методологія аудиту (близько 4 днів)

Визначення об'єктів та цілей аудиту

Створення плану аудиту (ресурси, графік, ролі, комунікація)

Створення опитувальників та контрольних списків

Оцінка ризиків та релевантності точок аудиту

Вибір відповідних методів аудиту (опитування, аналіз документів, технічні тести)

Визначення підтверджуючих документів та типів доказів

Проведення аудиту (приблизно 3 дні)

Аналіз документації (Етап 1) - вимоги до документації з питань штучного інтелекту

Техніка проведення інтерв'ю та діалог під час аудиту

Аудит на місці (Етап 2) - Використання інструментів аудиту

Проведення технічних тестів (чорний ящик, білий ящик, стрес-тести)

Використання технічних інструментів (програмне забезпечення для аудиту, аналіз логів, перегляд коду)

Збір, перевірка та структурування аудиторських документів

Оцінка та звіт (приблизно 2 дні)

Складання аудиторського звіту за допомогою підказок

Презентація слабких місць відповідно до ризиків

Запропоновані заходи та стратегії подальших дій

Робота над проектом (близько 3 днів)

Закріплення вивченого матеріалу

Презентація результатів проекту