Zacznij terazZacznij za darmo

Strona główna
Kursy
Ład w zakresie AI

Dokumentacja ładu i identyfikowalność

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Ład w zakresie AI

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

Rozpocznij kurs za darmo

Dowiedz się, czym jest ład w zakresie AI, czym różni się od etyki i zarządzania ryzykiem oraz dlaczego jest niezbędny dla odpowiedzialnego korzystania z AI. Poznaj kluczowe elementy systemów ładu, role i obowiązki poszczególnych zespołów oraz sposoby na wbudowanie odpowiedzialności i nadzoru w cały cykl życia AI.

Exercise 1: Czym jest zarządzanie AI?Exercise 2: Zarządzanie AI w praktyce Exercise 3: Zarządzanie a etyka — kluczowe różnice Exercise 4: Reagowanie na zewnętrzne presje związane z AI Exercise 5: Kto wprowadza wartości w życie?Exercise 6: Elementy systemów zarządzania AI Exercise 7: Wdrażanie zarządzania w całym cyklu życia AI Exercise 8: Koordynowanie ról i obowiązków Exercise 9: Dopasuj elementy do ich funkcji Exercise 10: Zarządzanie w działaniu Exercise 11: Role i odpowiedzialność w zarządzaniu AI Exercise 12: Wspólna odpowiedzialność za zarządzanie AI Exercise 13: Role w zarządzaniu AI Exercise 14: Współpraca w ramach komitetów ds. zarządzania AI

Przyjrzyj się globalnym regulacjom dotyczącym AI — w tym Aktowi w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act) i amerykańskiemu rozporządzeniu wykonawczemu — oraz naucz się identyfikować systemy wysokiego ryzyka i zarządzać nimi. Poznaj kluczowe działania w zakresie ładu, takie jak oceny zgodności, dokumentacja modeli i oceny skutków, a także zrozum, jak samoregulacja i identyfikowalność budują zgodność z przepisami, zaufanie i długoterminową odpowiedzialność.

Exercise 1: Kluczowe ramy regulacyjne Exercise 2: Zasięg regulacji Exercise 3: Podstawowe elementy regulacji dotyczących wysokiego ryzyka w AI Exercise 4: AI wysokiego ryzyka w ochronie zdrowia Exercise 5: Wymagania dotyczące ładu według poziomu ryzyka Exercise 6: Scoring kredytowy: kolejność działań zgodności z przepisami Exercise 7: Samoregulacja a nadzór rządowy Exercise 8: Zarządzanie w grach Exercise 9: Dobrowolne standardy: dopasuj ramy Exercise 10: Podejście proaktywne a reaktywne Exercise 11: Zarządzanie według sektora Exercise 12: Stosowanie wymogów zarządzania do systemów Exercise 13: Ryzyko w procesie rekrutacji Exercise 14: Wymagane działania prawne Exercise 15: Klasyfikacja ryzyka Exercise 16: Zgodność z przepisami w praktyce Exercise 17: Dokumentacja ładu i identyfikowalność

Bieżące ćwiczenie

Exercise 18: Karty modelu Exercise 19: Artefakty zarządzania Exercise 20: Od trenowania do identyfikowalności

Naucz się projektować, wbudowywać i skalować ład w zakresie AI w rzeczywistych warunkach. Rozdział ten obejmuje: synchronizację interesariuszy, integrację procesów przez MLOps, lekkie i rozbudowane modele ładu, automatyzację na potrzeby skalowalności oraz strategie monitorowania oparte na wskaźnikach KPI — wszystko po to, by stale podnosić jakość i odpowiedzialność w twoich systemach AI.

Exercise 1: Projektowanie strategii zarządzania AI Exercise 2: Pierwsze kroki Exercise 3: Definiowanie celów zarządzania Exercise 4: Ocena gotowości organizacji Exercise 5: Wdrażanie procesów zarządzania AI w praktyce Exercise 6: Zarządzanie w przepływach pracy MLOps Exercise 7: Model lekki a model ciężki Exercise 8: Elementy listy kontrolnej Exercise 9: Zarządzanie AI na dużą skalę Exercise 10: Skalowanie nadzoru między zespołami Exercise 11: Możliwości platform zarządzania AI Exercise 12: Dlaczego automatyzacja jest ważna na dużą skalę Exercise 13: Monitorowanie i ciągłe doskonalenie Exercise 14: Problemy po wdrożeniu Exercise 15: Działania w ramach monitorowania zarządzania Exercise 16: Przykłady KPI dla zarządzania AI Exercise 17: Collibra w praktyce