Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP)

Chuyên gia Quản trị Trí tuệ Nhân tạo (AIGP)

Khóa học IAPP AIGP 2.1 cho năm 2026, Thành thạo Quản trị, Đạo đức và Tuân thủ AI, Đạt chứng chỉ AIGP ngay lần đầu tiên

4.5

(690 đánh giá)

4,856 học viên

Giảng viên

Pavan Kumar

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 349.000đ -86%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

9.5 giờ video

114 bài giảng

9 bài quiz

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 30/05/2026

#Ai Compliance #Ai Ethics Governance #Ai Risk Management #Artificial Intelligence

Bạn sẽ học được gì

Nhà hoạch định chính sách – Xây dựng khuôn khổ quản trị AI phù hợp với các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức.

Cán bộ tuân thủ – Đảm bảo hệ thống AI tuân thủ các yêu cầu quy định toàn cầu và thực tiễn tốt nhất ngành.

Lãnh đạo doanh nghiệp – Hiểu rõ rủi ro và cơ hội của quản trị AI trong việc ra quyết định công ty.

Nhà khoa học dữ liệu – Triển khai các mô hình AI tuân thủ các nguyên tắc công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Chuyên gia pháp lý – Phân tích các luật, quy định và mối quan tâm về trách nhiệm pháp lý liên quan đến AI tại các khu vực pháp lý khác nhau.

Chuyên gia an ninh mạng – Giảm thiểu rủi ro liên quan đến bảo mật AI, quyền riêng tư dữ liệu và các cuộc tấn công đối kháng.

Nhà nghiên cứu AI – Lồng ghép các nguyên tắc AI có trách nhiệm vào quy trình nghiên cứu và phát triển.

Quản lý sản phẩm – Thiết kế các sản phẩm dẫn dắt bởi AI với tư duy về quản trị, tuân thủ và cân nhắc đạo đức.

Nhà giáo dục & Đào tạo viên – Giảng dạy hiệu quả các nguyên tắc quản trị AI cho sinh viên và chuyên gia.

Nhà đầu tư & Nhà đầu tư mạo hiểm – Đánh giá các startup AI về rủi ro đạo đức, mức độ trưởng thành quản trị và sự tuân thủ quy định.

Yêu cầu

Không yêu cầu kinh nghiệm trước về quản trị AI — khóa học này bao gồm mọi thứ từ cơ bản đến nâng cao.

Hiểu biết cơ bản về AI, công nghệ hoặc hoạt động kinh doanh là hữu ích nhưng không bắt buộc.

Đối tượng phù hợp

Nhà hoạch định chính sách & Cơ quan quản lý – Các chuyên gia chịu trách nhiệm soạn thảo chính sách và quy định liên quan đến AI.

Cán bộ tuân thủ – Những người đảm bảo hệ thống AI phù hợp với hướng dẫn pháp lý và đạo đức.

Lãnh đạo & Nhà điều hành doanh nghiệp – Người ra quyết định muốn tích hợp quản trị AI vào chiến lược công ty.

Nhà khoa học dữ liệu & Kỹ sư AI – Các chuyên gia muốn hiểu về phát triển AI có trách nhiệm.

Chuyên gia pháp lý & Luật sư – Những người làm việc với luật, đạo đức và tuân thủ liên quan đến AI.

Chuyên gia an ninh mạng – Các chuyên gia bảo mật hệ thống AI và quản lý rủi ro liên quan đến các mối đe dọa AI.

Quản lý sản phẩm AI – Cá nhân quản lý sản phẩm dẫn dắt bởi AI với trọng tâm vào tuân thủ và quản trị.

Nhà nghiên cứu & Học giả – Những người nghiên cứu về đạo đức AI, thiên kiến và khuôn khổ quản trị.

Nhà đạo đức học & Nhà khoa học xã hội – Các chuyên gia tập trung vào tác động xã hội của AI.

Nhà đầu tư & Nhà đầu tư mạo hiểm – Những người đánh giá các công ty AI về việc áp dụng AI có đạo đức và quản lý rủi ro.

Quan chức Chính phủ & Khu vực công – Cá nhân đảm bảo AI được sử dụng có trách nhiệm trong các dự án chính phủ.

Nội dung khóa học

10 phần • 113 bài giảng

1 Hướng dẫn học Chuyên gia Quản trị Trí tuệ Nhân tạo (AIGP)

2 Hướng dẫn học AIGP (Tài nguyên có thể tải xuống)

3 Chứng chỉ AIGP là gì

4 Trí tuệ Nhân tạo (AI) là gì?

5 AI như một Hệ thống Kỹ thuật-Xã hội

6 Phân loại Hệ thống AI Sử dụng Năm Chiều OECD

7 Động lực Hiện đại của Việc Áp dụng AI và Khoa học Dữ liệu

8 Các Loại AI – ANI, AGI và ASI

9 Ứng dụng và Tác động của AI – Giá trị và Cơ hội

10 Tổng quan về Trường hợp Sử dụng và Lợi ích của AI

11 Quản trị AI là gì?

12 Nguyên tắc so với Khuôn khổ trong Quản trị AI

13 Cách tiếp cận Toàn diện về Quản trị AI

14 Giải thích các Mô hình AI Phổ biến

15 Cách Hệ thống AI được Huấn luyện – Kiến thức Cơ bản về Học máy

16 AI so với Học máy so với Học sâu so với AI Tạo sinh

17 Các Loại Mô hình Học máy

18 Mô hình Transformer, NLP và Đa phương thức

19 Mối quan hệ và Sự đánh đổi của Mô hình AI

20 Hệ chuyên gia và AI dựa trên Quy tắc

21 Nền tảng AI và Các Trường hợp Sử dụng Tổ chức Phổ biến

22 Hiểu về Kiến trúc Công nghệ AI

23 Cơ sở hạ tầng Tính toán cho Hệ thống AI

24 Khả năng Quan sát và Giám sát trong Hệ thống AI

1 Tổng quan Mô-đun - Nền tảng Quản trị AI

2 Phân loại Tác hại về Quyền riêng tư

3 Phân loại Tác hại: Cách Xác định Tác hại

4 Ai bị Ảnh hưởng bởi Tác hại AI?

5 Tác hại Cá nhân: Thiên kiến và Phân biệt đối xử

6 Tác hại Tổ chức

7 Rủi ro An ninh và Vận hành

8 Rủi ro Quyền riêng tư

9 Rủi ro Kinh doanh đối với Tổ chức

10 Các Rủi ro Tiềm ẩn Khác từ AI

11 Hướng dẫn Thực hành Thông tin Công bằng OECD

12 Nguyên tắc AI của OECD

13 Các Vấn đề Đạo đức Chính cho AI

14 Giảm thiểu Rủi ro Đạo đức: Kiểm soát Nền tảng

15 Xây dựng Văn hóa AI Đạo đức

16 AI Đáng tin cậy: Đặc điểm và Cách Đạt được

17 Vận hành hóa Thực tiễn AI Có trách nhiệm

1 Điều chỉnh Quản trị AI cho Tổ chức

2 Nhà phát triển, Triển khai và Người dùng AI

3 Chính sách Giám sát và Trách nhiệm Giải trình

4 Vai trò và Trách nhiệm

5 Nhận được Sự hỗ trợ từ Lãnh đạo

6 Cấu trúc và Mô hình Quản trị

7 Thu hút các Bên liên quan Khác

8 Đào tạo và Nâng cao Nhận thức cho Bên liên quan

9 Đồng bộ hóa Chiến lược AI và Rủi ro

10 Xây dựng Quy trình Đánh giá AI

11 Đánh giá Rủi ro: Bối cảnh và Kết quả

12 Chấm điểm Rủi ro: Ma trận Xác suất và Mức độ Nghiêm trọng

13 Khuôn khổ Quản lý Rủi ro AI của NIST

14 Chương trình ARIA của NIST

1 Vòng đời Phát triển Hệ thống AI

2 Xác định Vấn đề Kinh doanh và Trường hợp Sử dụng

3 Xác định Phạm vi

4 Đánh giá Tác động

5 Sự Tham gia của Bên liên quan trong Phát triển

6 Kiểm thử và Xác thực Hệ thống AI

7 Quản lý và Giám sát Hệ thống AI

8 Tài liệu hóa

9 Kế hoạch Truyền thông

10 Câu hỏi Chính về Quản trị Dữ liệu

11 Nguồn gốc và Xuất xứ Dữ liệu

12 Cân nhắc Thu thập Dữ liệu: Chất lượng và Định dạng

13 Xử lý và Chuẩn bị Dữ liệu: Năm Chữ V

14 Cân nhắc Chuẩn bị Dữ liệu và Công nghệ Tăng cường Quyền riêng tư

15 Đặc trưng Mô hình và Kỹ thuật Đặc trưng

16 Thẻ Mô hình và Tài liệu Phù hợp

1 Đánh giá và Cập nhật Chính sách Quyền riêng tư và Bảo mật

2 Hiểu các Yêu cầu Triển khai

3 Thách thức Đặc thù cho Mô hình AI Độc quyền

4 Quản lý Rủi ro Bên thứ ba

5 Đánh giá Thỏa thuận Nhà cung cấp hoặc Mã nguồn mở

6 Tình huống: Jason Home Furnishings

7 Đánh giá Định kỳ: Hiệu suất, Độ tin cậy và An toàn

8 Giám sát Rủi ro, Biện pháp Giảm thiểu và Trôi dạt Mô hình

9 Ứng phó Sự cố và Hậu quả Kế tiếp

10 Nghĩa vụ Tiết lộ và Minh bạch

11 Quản lý Sự cố, Vấn đề và Rủi ro

12 Kiểm toán và Trách nhiệm Giải trình AI

13 Lựa chọn Triển khai: Đám mây so với Tại chỗ so với Biên

14 Mẫu Sử dụng Mô hình: Nguyên bản so với Tinh chỉnh

15 Tạo sinh Tăng cường Truy xuất trong Triển khai

16 AI Tác nhân và Kiến trúc Tác nhân trong Triển khai

1 Điểm cốt lõi của Đạo luật AI EU cho Kỳ thi AIGP

2 Các Trường hợp Miễn trừ và Phạm vi Không Áp dụng Đạo luật

3 Thuật ngữ Chính: Nhà cung cấp, Bên triển khai, Nhà nhập khẩu, Nhà phân phối

4 Đạo luật AI EU - Điều 4 - Kiến thức về AI

5 Bốn Mức độ Rủi ro trong Đạo luật AI EU

6 AI bị Cấm

7 AI Rủi ro Cao: Nghĩa vụ của Nhà cung cấp và Bên triển khai

8 AI Rủi ro Cao: Nghĩa vụ của Nhà nhập khẩu và Nhà phân phối

9 AI Rủi ro Hạn chế và Nghĩa vụ Minh bạch Điều 50

10 AI Rủi ro Thấp và Tối thiểu

11 Mô hình và Hệ thống AI Mục đích Chung

12 Tài liệu Kỹ thuật, Lưu trữ Hồ sơ và Đánh giá

13 Giám sát Con người, Minh bạch và Quản lý Chất lượng

14 Khuôn khổ Thực thi và Hình phạt

1 Quy định AI Toàn cầu: Sự Hài hòa và Khác biệt

2 Quản trị AI theo Hướng dẫn Liên bang Ưu tiên

3 Luật Địa phương NYC 144: Kiểm toán Thiên kiến cho Công cụ Tuyển dụng

4 Quy định Phỏng vấn Video bằng AI của Illinois

5 Mô hình AI Bảo vệ Người tiêu dùng của Colorado

6 Nguyên tắc Quyền riêng tư Cốt lõi Áp dụng cho AI

7 Khuyến nghị Thực tiễn cho Nhà cung cấp và Bên triển khai

8 Luật Cơ bản về AI của Hàn Quốc

9 ISO/IEC 22989: Khái niệm và Thuật ngữ AI

10 ISO/IEC 42001: Hệ thống Quản lý AI

11 ISO/IEC 42005: Đánh giá Tác động AI

1 Tóm tắt Khóa học Cuối cùng và Điểm chính

Giới thiệu khóa học

This course contains the use of artificial intelligence. Fully Updated for the Latest IAPP AIGP Body of Knowledge (BoK) v2.1 — Effective February 2, 2026!

In today’s rapidly evolving AI landscape, businesses and institutions need experts in AI Governance, Ethics, and Compliance who can evaluate AI systems, curate standards, and implement strategies for adhering to AI regulations. This course is your comprehensive guide to mastering the skills required to become a certified Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).

This AIGP certification training equips professionals with the knowledge and skills to develop, integrate, and deploy trustworthy AI systems in alignment with emerging laws, policies, and AI risk management frameworks. We have meticulously updated our curriculum to cover every domain and competency in the latest IAPP AIGP BoK v2.1, ensuring you are fully prepared for the 2026 AIGP certification exam and beyond. Source

What You Will Learn

This course provides in-depth coverage of the four core domains of the IAPP AIGP certification:

Domain I: Foundations of AI Governance

Understand the complete AI system lifecycle, from development to deployment and monitoring.
Recognize and mitigate potential biases and ethical concerns in AI systems.
Evaluate and update data governance and intellectual property policies for AI.
Manage third-party risks with updated documents, assessments, and contracts. Source

Domain II: Legal and Regulatory Landscape

Gain a comprehensive understanding of international AI laws, standards, and compliance frameworks.
Learn how to align AI projects with legal requirements, including transparency and lawful basis for data processing.
Navigate the complexities of automated decision-making rules under data privacy laws.
Master key elements of AI-specific laws, including the EU AI Act, the South Korean AI Basic Law, and emerging U.S. federal and state regulations.
Familiarize yourself with crucial ISO standards, including the newly added ISO 42005. Source

Domain III: Governing AI Development

Implement robust governance for the design and construction of AI systems.
Oversee the collection and use of data for training and testing AI models and systems.
Manage the release, monitoring, and maintenance of AI systems effectively.
Apply risk assessment methodologies and compliance frameworks to ensure responsible AI development. Source

Domain IV: Governing AI Deployment and Use

Explore various AI deployment options, including newly introduced agentic architectures.
Implement operational governance and risk management strategies for AI in your organization.
Conduct thorough impact assessments and risk analyses.
Monitor AI system performance against established standards and best practices.
Develop and implement a comprehensive AI strategy and governance policies. Source

Get Certified and Advance Your Career

Master the 4 domains of the IAPP AIGP certification exam with 9+ hours of on-demand video and supplementary materials.
Prepare for the 2026 AIGP certification exam with expert-led training aligned to the latest BoK v2.1.
Develop a strong foundation in responsible AI governance and AI risk management frameworks.
Stay ahead of AI compliance regulations and best practices for responsible AI deployment.

This training is designed for professionals who want to lead in AI governance and ensure compliance with AI laws and ethical standards. Whether you’re an AI strategist, compliance officer, privacy professional, risk leader, or tech leader, this course will provide the practical skills and knowledge needed to succeed in the evolving AI regulatory landscape.