Explore what AI governance is, how it differs from ethics and risk management, and why it’s essential for responsible AI. Learn the key components of governance systems, roles and responsibilities across teams, and how to embed accountability and oversight throughout the AI lifecycle.

What is AI Governance?

Defining AI governance in practice

Distinguishing governance from ethics

Responding to external AI pressures

Who walks the talk?

Components of AI governance systems

Embedding governance across the AI lifecycle

Coordinating roles and responsibilities

Match the parts to their purpose

Governance in motion

Governance roles and responsibilities

Sharing responsibility for AI governance

Roles in AI governance

Collaborating through governance committees

Foundations of AI Governance

Dive into global AI regulations, including the EU AI Act and U.S. Executive Order, and learn how to identify and manage high-risk systems. Explore key governance actions like conformity assessments, model documentation, and impact assessments, and understand how self-regulation and traceability build compliance, trust, and long-term accountability.

Key regulatory frameworks

Understanding regulatory reach

Core elements of high-risk AI regulation

High-risk AI in healthcare

Governance requirements by risk

Credit scoring: compliance order

Self-regulation versus government oversight

In-game governance

Voluntary standards: match the framework

Proactive versus reactive

Governance by sector

Applying governance requirements to systems

Hiring risk

Legal actions required

Risk classification

AI compliance in practice

Governance documentation and traceability

Model cards

Governance artifacts

From training to traceability

Regulations and Frameworks in Practice

Learn how to design, embed, and scale AI governance in real-world settings. This chapter covers stakeholder alignment, workflow integration via MLOps, lightweight vs. heavyweight governance models, automation for scalability, and KPI-based monitoring strategies to drive continuous improvement and accountability across your AI systems.

Bir AI yönetişim stratejisi tasarlamak

Temel adımlar

Seçenekler

İş amaçları

Uyumluluk amaçları

Yönetişim hedeflerini tanımla

Kurumsal hazırlığı değerlendirme

Yönetişim iş akışlarını operasyonelleştirme

MLOps iş akışlarında yönetişim

Hafif (Lightweight) Yönetişim

Ağır (Heavyweight) Yönetişim

Hafif ve ağır yönetişim

Kontrol listesi maddeleri

Ölçekli yönetişim

Yönetişimi ekipler arasında ölçeklendirme

Otomasyon

Belgelendirme

Yönetişim platformu yetenekleri

Ölçek için otomasyon neden önemli

İzleme ve sürekli iyileştirme

Yayına alma sonrası sorunlar

Model/Geliştirme İncelemesi

Politika İyileştirme

Yönetişim eylemlerini izleme

Yönetişim KPI örnekleri

Collibra iş başında

Implementing Governance in Organizations

AI sistemlerinin etik, ölçeklenebilir ve uyumlu olmasını mı istiyorsun? Bu kurs bunu başarman için gerekli araçları sunuyor. Ekipleri nasıl hizalayacağını, yönetişimi MLOps iş akışlarına nasıl entegre edeceğini ve AB Yapay Zeka Yasası gibi çerçeveleri nasıl uygulayacağını öğreneceksin. Collibra’nın uzman rehberliğiyle, yönetişimi kurum genelinde ölçeklendirme ve otomasyon, KPI’lar ve sürekli geri bildirimle başarısını izleme becerileri kazanacaksın.

AI Yönetişimi üzerine bu kurs, AI için sorumlu ve ölçeklenebilir yönetişim sistemleri oluşturmaya yönelik bir kılavuz sunmaktadır. Collibra'nın uzmanlarının görüşlerini içeren bu programda, gerçek hayattaki yapay zeka programlarında etik, uyumluluk ve iş hedeflerini nasıl uyumlu hale getirebileceğinizi öğreneceksiniz.<br><br>
<h2>Neden ve Kim ile başlayın</h2>
İlk olarak, AI yönetişiminin kapsamını tanımlayacak ve hukuk ve riskten veri bilimi ve iş dünyasına kadar kilit paydaşları uyumlu hale getireceksiniz. Ardından, hazırlık değerlendirmeleri ve olgunluk modelleri gibi araçları kullanarak, hem uyumluluk gereksinimlerini hem de kurumsal stratejiyi destekleyen yönetişim hedeflerini nasıl belirleyeceğinizi öğreneceksiniz.<br><br>
<h2>Yönetişimi Her Gün İşler Hale Getirin</h2>
Kontrol listeleri, onay aşamaları ve otomatikleştirilmiş dokümantasyon yoluyla yönetişimi günlük iş akışlarınıza nasıl entegre edebileceğinizi keşfedin. Yönetişimi MLOps süreçlerine entegre etmeyi öğrenin ve risk ve ölçeğe bağlı olarak hafif veya ağır modeller kullanarak yaklaşımınızı özelleştirin.<br><br>
<h2>Daha Akıllı Ölçeklendirme Sorumluluk Sahibi Olun</h2>
Collibra gibi birleşik modeller ve yönetişim platformlarını kullanarak ekipler ve bölgeler arasında yönetişimi nasıl ölçeklendirebileceğinizi keşfedin. Ayrıca, yönetişim KPI'larını takip etmeyi, izlenebilirliği sürdürmeyi ve izleme ve geri bildirim döngüleri aracılığıyla sürekli iyileştirmeyi öğreneceksiniz.


Collibra uzmanlarıyla AI yönetimini öğrenin. Gerçek dünya çerçeveleriyle sorumlu AI tasarlayın ve ölçekleyin.

Artificial Intelligence Governance

Collibra ile AI yönetişimini öğrenin. Araçlar, çerçeveler ve MLOps iş akışlarını kullanarak sorumlu AI oluşturun, entegre edin ve ölçeklendirin.

Sorumlu Yapay Zeka Temelleri

Model onayları ve politika kontrolleri için iş akışı otomasyonu

Risk izleme için gerçek zamanlı uyumluluk panoları

Model ve veri dokümantasyonu için merkezi depo

Yönetişim platformu yetenekleri

Artificial Intelligence Governance

Uygulamalı etkileşimli egzersiz