THÔNG TIN KHÓA HỌC

Khi trí tuệ nhân tạo tham gia vào các quyết định kinh doanh, độ chính xác của mô hình không còn là yếu tố duy nhất cần quan tâm. Một hệ thống có thể hoạt động ổn định nhưng vẫn tiềm ẩn rủi ro về thiên lệch, quyền riêng tư, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.  Khóa học tiếp cận quản trị AI có trách nhiệm từ góc nhìn của người quản lý đội dữ liệu và phân tích. Nội dung tập trung vào việc đưa các nguyên tắc công bằng, minh bạch, an toàn và kiểm soát của con người vào từng giai đoạn của vòng đời mô hình; đánh giá rủi ro và kiểm tra sự khác biệt trong kết quả giữa các nhóm đối tượng; thiết lập cơ chế giám sát, phân công trách nhiệm và phương án xử lý khi mô hình phát sinh vấn đề.  Thông qua các ví dụ trong ngân hàng, bán lẻ, nhân sự và sản xuất, học viên tìm hiểu cách sử dụng danh mục kiểm tra để đánh giá một ứng dụng AI, xác định những kiểm soát còn thiếu và xây dựng kế hoạch bổ sung phù hợp. Khóa học dành cho quản lý đội dữ liệu, phân tích, khoa học dữ liệu và quản lý nghiệp vụ có sử dụng kết quả từ các mô hình AI.

NỘI DUNG KHÓA HỌC

    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)

Bắt đầu rà soát trách nhiệm đối với các ứng dụng AI đang vận hành

Chọn một mô hình AI thuộc phạm vi quản lý, đánh giá rủi ro, kiểm tra các điểm kiểm soát còn thiếu và xác định người phụ trách cùng thời hạn bổ sung.