Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

AI Governance: The Fundamentals of AI Governance

Quản Trị AI: Những Nguyên Tắc Cơ Bản của Quản Trị AI

Quản Trị AI: Những Nguyên Tắc Cơ Bản của Quản Trị AI

Tạo, triển khai và giám sát các hệ thống AI đạo đức, minh bạch và tuân thủ cho công ty của bạn.

4.5
(2,257 đánh giá)
7,408 học viên
Giảng viên
Data Universe
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
2.0 giờ video
43 bài giảng
3 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu các nguyên tắc và cấu trúc chính của Quản trị AI.
Xác định và quản lý các rủi ro AI về mặt đạo đức, pháp lý và vận hành.
Áp dụng các khuôn khổ như Đạo luật AI của EU và GDPR vào các tình huống thực tế.
Xác định vai trò, chính sách và trách nhiệm cho việc giám sát AI.
Triển khai các biện pháp kiểm soát để đảm bảo tính giải trình và trách nhiệm giải trình.
Sử dụng các mẫu và danh sách kiểm tra để đảm bảo khả năng truy xuất và tuân thủ.
Đánh giá các trường hợp sử dụng AI trong lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe và chính phủ.
Phát triển tư duy AI có trách nhiệm, minh bạch và tuân thủ.

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức nền tảng kỹ thuật.
Kiến thức cơ bản về quản trị dữ liệu hoặc công nghệ sẽ hữu ích nhưng không bắt buộc.
Lý tưởng cho các chuyên gia quan tâm đến việc áp dụng AI có trách nhiệm.

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia dữ liệu, AI và phân tích đang áp dụng các thực hành AI có trách nhiệm.
Cán bộ tuân thủ, pháp lý và quản lý rủi ro tham gia vào quản trị AI.
Lãnh đạo doanh nghiệp quản lý các sáng kiến và đổi mới dựa trên AI.
Tư vấn viên và cố vấn về đạo đức số và quy định AI.
Các nhóm quản trị CNTT và dữ liệu tích hợp giám sát AI.
Chuyên gia khu vực công quản lý các hệ thống thuật toán.
Sinh viên hoặc nhà nghiên cứu tìm hiểu về đạo đức và tuân thủ AI.
Bất kỳ ai muốn cân bằng giữa đổi mới và trách nhiệm giải trình trong AI.

Nội dung khóa học

12 phần • 43 bài giảng
1 Chúng ta có thể coi điều gì là Trí tuệ Nhân tạo?
2 Quản trị AI có nghĩa là gì?
3 AI Tạo sinh so với AI Cổ điển
4 Vai trò của AI trong kinh doanh và vận hành
5 AI trong hoạt động thực tế và lý do nó khác biệt với các hệ thống khác
6 Mẹo thực tế: Không phải tất cả AI đều cần mức độ quản trị như nhau.
1 Thiết kế có trách nhiệm ngay từ giai đoạn đầu
2 Phát triển và xác thực về mặt kỹ thuật và đạo đức
3 Triển khai có kiểm soát và giám sát liên tục
4 Bảo trì, cập nhật và ngừng hoạt động mô hình
5 Các điểm kiểm soát và xác thực xuyên suốt vòng đời
6 Mẹo thực tế: Xác định các điểm kiểm tra bắt buộc giữa các giai đoạn.
1 Nguồn dữ liệu và cấp phép cho bộ dữ liệu huấn luyện
2 Định kiến trong dữ liệu và kỹ thuật giảm thiểu
3 Sự đồng ý, bảo vệ dữ liệu và khả năng truy xuất
4 Xác thực và giám sát mô hình thông qua chất lượng dữ liệu
5 Mẹo thực tế: Yêu cầu lý do được ghi chép cho tất cả các bộ dữ liệu huấn luyện.
1 Rủi ro kiểm soát an ninh và vận hành
2 Rủi ro về đạo đức, xã hội và pháp lý
3 Phân biệt đối xử thuật toán và thiếu khả năng giải thích
4 Rủi ro về danh tiếng và tuân thủ quy định
5 Chiến lược phát hiện và quản lý định kiến
6 Mẹo thực tế: Xác định các tiêu chí đạo đức đơn giản và áp dụng chúng ngay từ đầu.
1 Các quy định hiện hành tác động đến AI (ví dụ: GDPR)
2 Đạo luật AI của Châu Âu: các danh mục rủi ro và nghĩa vụ
3 Quy định tại Hoa Kỳ: cách tiếp cận phi tập trung
4 Quy định tại Trung Quốc: yêu cầu kỹ thuật và kiểm soát nhà nước
5 Làm thế nào để duy trì tuân thủ mà không hạn chế đổi mới
6 Mẹo thực tế: Tài liệu hóa đầy đủ là bước đầu tiên hướng tới việc tuân thủ.
1 Các vai trò chính trong quản trị AI: Giám đốc AI, CNTT, kinh doanh, pháp lý
2 Tích hợp với các cấu trúc quản trị dữ liệu và CNTT hiện có
3 Các bên liên quan nội bộ cốt lõi: DPO, an ninh mạng, ESG, tuân thủ, mua sắm
4 Luồng quyết định, xung đột và phối hợp liên chức năng
5 Mẹo thực tế: Khuyến khích đánh giá chéo. Mô hình AI không chỉ là vấn đề kỹ thuật.
1 Cách soạn thảo chính sách, yêu cầu và hướng dẫn nội bộ về AI
2 Kiểm soát phiên bản, hồ sơ và các quyết định có căn cứ
3 Sử dụng mẫu, hồ sơ tối thiểu và danh sách kiểm tra vận hành
4 Mẹo thực tế: Sử dụng các mẫu tiêu chuẩn để giảm sự phụ thuộc vào chuyên gia bên ngoài.
1 Lĩnh vực tài chính: AI trong chấm điểm và tuân thủ quy định
2 Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: khả năng giải thích và an toàn trong các mô hình chẩn đoán
3 AI Tạo sinh: kiểm soát nội dung, rủi ro pháp lý và danh tiếng
4 Khu vực công: tính minh bạch và khả năng truy xuất thuật toán trong các quyết định tự động
1 PHẦN THƯỞNG: Bộ Công cụ Quản trị AI

Giới thiệu khóa học

Every industry is changing due to artificial intelligence, but even the most sophisticated systems can pose significant operational, ethical, and legal risks if they are not properly governed.

The useful and approachable course "AI Governance: The Fundamentals of AI Governance" aims to teach you how to manage AI responsibly, guaranteeing openness, adherence, and confidence throughout the AI lifecycle.

The main elements of AI governance will be covered in the course, including risk management, documentation, organizational roles, ethical principles, and regulatory frameworks like the EU AI Act and GDPR. Real-world examples, templates, and organized checklists will also teach you how to put these ideas into practice.

This course does not require you to be a data scientist or a lawyer. The lessons are straightforward, useful, and aimed at assisting professionals in the public, legal, business, and IT sectors in implementing AI effectively and responsibly.

At the conclusion of the course, you will be able to:

  • Determine and reduce the risks to ethics and compliance in AI systems.

  • Create internal accountability frameworks and policies.

  • Make sure that data and models are transparent and traceable.

  • Adapt innovation to moral and legal requirements.

  • This course will equip you with the skills and information you need to create AI that people can trust.

Come along with us and start down the path to a future in which artificial intelligence is not only strong but also accountable, equitable, and explicable.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Governance
Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Compliance
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊