Prozkoumej, co je řízení AI, jak se liší od etiky a řízení rizik a proč je nezbytné pro zodpovědné využívání AI. Seznámíš se s klíčovými složkami systémů řízení, rolemi a odpovědnostmi napříč týmy a s tím, jak zakotvit odpovědnost a dohled do celého životního cyklu AI.

Co je správa AI?

Co znamená správa AI v praxi

Governance vs. etika: v čem je rozdíl

Reakce na vnější tlaky v oblasti AI

Kdo dodržuje sliby?

Složky systémů řízení AI

Začlenění governance do celého životního cyklu AI

Koordinace rolí a odpovědností

Přiřaď části k jejich účelu

Governance v akci

Role a odpovědnosti v oblasti správy AI

Sdílená odpovědnost za správu AI

Role v oblasti řízení AI

Spolupráce prostřednictvím governance výborů

Základy řízení AI

Ponoř se do světové regulace AI, včetně nařízení EU o AI a amerického výkonného nařízení, a zjisti, jak identifikovat a řídit vysoce rizikové systémy. Prozkoumej klíčové kroky v oblasti řízení, jako jsou posouzení shody, dokumentace modelů a posouzení dopadů, a pochop, jak samoregulace a sledovatelnost přispívají k souladu s předpisy, důvěryhodnosti a dlouhodobé odpovědnosti.

Klíčové regulační rámce

Jak daleko sahá regulace

Základní prvky regulace vysoce rizikové AI

Vysoce riziková AI ve zdravotnictví

Požadavky na správu podle míry rizika

Kreditní scoring: správné pořadí kroků

Samoregulace vs. vládní dohled

Správa AI v herním průmyslu

Dobrovolné standardy: přiřaď framework

Proaktivní versus reaktivní přístup

Správa podle odvětví

Aplikace požadavků správy na systémy

Riziko při náboru zaměstnanců

Právní požadavky na správu AI

Klasifikace rizik

Soulad s předpisy v praxi

Dokumentace správy AI a sledovatelnost

Model cards

Nástroje správy AI

Od trénování k dohledatelnosti

Regulace a frameworky v praxi

Nauč se navrhovat, zavádět a škálovat řízení AI v reálném prostředí. Tato kapitola se věnuje sladění stakeholderů, integraci do workflow přes MLOps, lehkým a těžkým modelům řízení, automatizaci pro škálovatelnost a strategiím monitorování na základě KPI pro neustálé zlepšování a odpovědnost napříč systémy AI.

Navrhování strategie správy AI

Základní kroky

Možnosti

Obchodní cíle

Cíle shody s předpisy

Definování cílů správy AI

Posouzení připravenosti organizace

Zavádění řídicích procesů do praxe

Governance v MLOps workflow

Jednodušší governance (Lightweight)

Robustní governance (Heavyweight)

Jednodušší vs. robustní governance

Položky kontrolního seznamu

Governance ve velkém měřítku

Škálování governance napříč týmy

Automatizace

Dokumentace

Možnosti platformy pro správu AI

Proč je automatizace důležitá pro škálování

Monitoring a průběžné zlepšování

Problémy po nasazení modelu

Přezkum modelu / vývoje

Zpřesnění zásad

Monitorování akcí správy

Příklady KPI pro správu AI

Collibra v praxi

Implementace řízení AI v organizacích

Chceš mít jistotu, že tvoje systémy AI jsou etické, škálovatelné a v souladu s předpisy? Tento kurz ti dá nástroje, jak toho dosáhnout. Naučíš se sladit týmy, zapojit řízení do MLOps workflow a pracovat s frameworky, jako je nařízení EU o AI. S odbornými znalostmi od Collibry získáš dovednosti pro škálování řízení AI napříč organizací a sledování jeho úspěšnosti pomocí automatizace, KPI a průběžné zpětné vazby.

Tento kurz o správě AI nabízí průvodce tvorbou odpovědných a škálovatelných systémů správy pro AI. S poznatky od odborníků ze společnosti Collibra se naučíte, jak sladit etiku, compliance a obchodní cíle v reálných AI programech.<br><br>
<h2>Začněte proč a pro koho</h2>
Začnete tím, že vymezíte rozsah správy AI a sladíte klíčové zainteresované strany, od právního a rizikového oddělení až po datovou vědu a byznys. Poté se pomocí nástrojů, jako jsou hodnocení připravenosti a modely vyspělosti, naučíte stanovovat cíle správy a řízení, které podporují jak požadavky na soulad s předpisy, tak organizační strategii.<br><br>
<h2>Zajistěte, aby správa fungovala každý den</h2>
Objevte, jak začlenit governance do svých každodenních pracovních postupů pomocí kontrolních seznamů, schvalovacích bran a automatizované dokumentace. Naučte se integrovat governance do MLOps pipeline a přizpůsobit svůj přístup pomocí lehkých nebo robustních modelů podle rizika a rozsahu.<br><br>
<h2>Škálujte chytřeji, zůstaňte zodpovědní</h2>
Prozkoumejte, jak škálovat správu napříč týmy a regiony pomocí federovaných modelů a platforem pro správu, jako je Collibra. Naučíte se také sledovat KPI správy dat, udržovat dohledatelnost a podporovat neustálé zlepšování prostřednictvím monitorování a zpětnovazebních smyček.


Učte se řízení AI s odborníky Collibra. Navrhujte a škálujte odpovědnou AI pomocí reálných rámců.

Řízení umělé inteligence

Naučte se AI governance s Collibra. Budujte, vkládejte a škálujte odpovědnou AI pomocí nástrojů, frameworků a MLOps workflow.

Základy odpovědné AI

Instructor

Operacionalizace procesů správy dat

Pojďme procvičovat!

Implementace řízení AI v organizacích - Zavádění řídicích procesů do praxe

Zavádění řídicích procesů do praxe

Create Your Free Account