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

ISO/IEC 42001. Artificial intelligence management system

ISO/IEC 42001. Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo

ISO/IEC 42001. Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo

Hiểu khung quản lý do ISO đề xuất để phát triển và sử dụng AI một cách có trách nhiệm

4.6
(484 đánh giá)
2,188 học viên
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
8.5 giờ video
78 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo là gì
AI có trách nhiệm là gì và tại sao nó quan trọng
Nguyên tắc quản trị AI
Yêu cầu và hướng dẫn cho một AIMS
Các khía cạnh chính khi triển khai ISO/IEC 42001
Các biện pháp kiểm soát AI cần xem xét cho AI có trách nhiệm

Yêu cầu

Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó, nhưng quen thuộc với các tiêu chuẩn hệ thống quản lý ISO sẽ hữu ích

Đối tượng phù hợp

Cá nhân được giao nhiệm vụ trong các dự án phát triển và triển khai AI
Quản lý chịu trách nhiệm giám sát các dự án AI
Chuyên gia quan tâm đến việc triển khai và đánh giá hệ thống quản lý AI
Tư vấn viên tư vấn về các dự án AI
Quản lý và lãnh đạo quan tâm đến việc tìm hiểu về AI có trách nhiệm

Nội dung khóa học

18 phần • 78 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Hệ thống quản lý trí tuệ nhân tạo
3 Về ISO/IEC 42001 và một số tiêu chuẩn liên quan
4 Chứng nhận ISO/IEC 42001
5 AI có trách nhiệm
6 Vòng đời hệ thống AI
1 Hiểu tổ chức và bối cảnh của tổ chức phần 1 (4.1)
2 Hiểu tổ chức và bối cảnh của tổ chức phần 2 (4.1)
3 Hiểu nhu cầu và mong đợi của các bên quan tâm (4.2)
4 Xác định phạm vi của hệ thống quản lý AI (4.3)
5 Hệ thống quản lý AI (4.4)
1 Lãnh đạo và cam kết (5.1)
2 Chính sách AI (5.2)
3 Vai trò, trách nhiệm và quyền hạn (5.3)
1 Rủi ro, cơ hội và hành động ứng phó (6.1)
2 Đánh giá rủi ro AI phần 1 (6.1.2)
3 Đánh giá rủi ro AI phần 2 (6.1.2)
4 Xử lý rủi ro AI phần 1 (6.1.3)
5 Xử lý rủi ro AI phần 2 (6.1.3)
6 Đánh giá tác động của hệ thống AI (6.1.4)
7 Mục tiêu hệ thống AI và kế hoạch đạt được (6.2)
8 Lập kế hoạch thay đổi (6.3)
1 Nguồn lực (7.1)
2 Năng lực (7.2)
3 Nhận thức (7.3)
4 Truyền thông (7.4)
5 Tài liệu hóa hệ thống quản lý AI (7.5.1)
6 Tạo, cập nhật và kiểm soát thông tin dạng văn bản (7.5.2 và 7.5.3)
1 Hoạch định và kiểm soát vận hành (8.1)
2 Đánh giá và xử lý rủi ro AI. Đánh giá tác động hệ thống AI (8.2, 8.3 và 8.4)
1 Giám sát, đo lường, phân tích và đánh giá hiệu suất (9.1)
2 Đánh giá nội bộ (9.2)
3 Xem xét của lãnh đạo (9.3)
1 Cải tiến liên tục (10.1)
2 Sự không phù hợp và hành động khắc phục (10.2)
1 Biện pháp kiểm soát AI - các khía cạnh chung
2 Chính sách AI (A.2.2)
3 Phù hợp với các chính sách tổ chức khác (A.2.3)
4 Rà soát chính sách AI (A.2.4)
1 Vai trò và trách nhiệm về AI (A.3.2)
2 Báo cáo mối quan ngại (A.3.3)
1 Tài liệu hóa nguồn lực (A.4.2)
2 Nguồn lực dữ liệu (A.4.3)
3 Nguồn lực công cụ (A.4.4)
4 Nguồn lực hệ thống và máy tính (A.4.5)
5 Nguồn nhân lực (A.4.6)
1 Quy trình đánh giá tác động hệ thống AI (A.5.2)
2 Tài liệu hóa đánh giá tác động hệ thống AI (A.5.3)
3 Đánh giá tác động hệ thống AI lên cá nhân hoặc nhóm cá nhân (A.5.4)
4 Đánh giá tác động xã hội của hệ thống AI (A.5.5)
1 Mục tiêu phát triển hệ thống AI có trách nhiệm (A.6.1.2)
2 Quy trình thiết kế và phát triển hệ thống AI có trách nhiệm (A.6.1.3)
3 Yêu cầu và đặc tả hệ thống AI (A.6.2.2)
4 Tài liệu hóa thiết kế và phát triển hệ thống AI (A.6.2.3)
5 Xác minh và thẩm định hệ thống AI (A.6.2.4)
6 Triển khai hệ thống AI (A.6.2.5)
7 Vận hành và giám sát hệ thống AI (A.6.2.6)
8 Tài liệu kỹ thuật hệ thống AI (A.6.2.7)
9 Ghi nhật ký sự kiện hệ thống AI (A.6.2.8)
1 Dữ liệu phát triển và nâng cao hệ thống AI (A.7.2)
2 Thu thập dữ liệu (A.7.3)
3 Chất lượng dữ liệu cho hệ thống AI (A.7.4)
4 Nguồn gốc dữ liệu (A.7.5)
5 Chuẩn bị dữ liệu (A.7.6)
1 Tài liệu hệ thống và thông tin cho người dùng (A.8.2)
2 Báo cáo bên ngoài (A.8.3)
3 Thông báo sự cố (A.8.4)
4 Thông tin cho các bên quan tâm (A.8.5)
1 Quy trình sử dụng hệ thống AI có trách nhiệm (A.9.2)
2 Mục tiêu sử dụng hệ thống AI có trách nhiệm (A.9.3)
3 Mục đích sử dụng dự kiến của hệ thống AI (A.9.4)
1 Phân bổ trách nhiệm (A.10.2)
2 Nhà cung cấp (A.10.3)
3 Khách hàng (A.10.4)
1 Tóm tắt các biện pháp kiểm soát AI trong ISO/IEC 42001
2 Một số cân nhắc cuối cùng
3 Cảm ơn và tạm biệt!
4 Bài giảng bổ sung - Các khóa học Udemy khác của tôi

Giới thiệu khóa học

Humanity stands at a turning point.
Artificial intelligence is driving a transformation unlike anything we've seen before—offering tremendous potential, but also posing significant risks.

Are we ready for a world where technology becomes this powerful?
For many organizations, the answer is: not yet.

ISO/IEC 42001 is one of the first international standards designed to help organizations navigate this new reality. It sets out the requirements and guidance for establishing an Artificial Intelligence Management System (AIMS), and it's relevant to any entity that develops, provides, or uses AI-based products or services.

What this course offers?

This course provides a practical and comprehensive understanding of ISO/IEC 42001 and the AIMS it proposes. The course  follows the structure of the standard and walks you through the requirements in clauses 4 to 10:

  • Context of the organization

  • Leadership

  • Planning

  • Support

  • Operation

  • Performance Evaluation

  • Improvement

Deep dive into the AI controls

The course also covers in detail the 38 controls from Annex A of the standard. These controls are grouped into 9 key categories:

  • AI-related policies

  • Internal organization

  • Resources for AI systems

  • AI system impact assessment

  • AI system life cycle

  • Data for AI systems

  • Information for interested parties

  • Use of AI systems

  • Third-party and customer relationships

The Annex A controls touch on all aspects of AI governance—covering data, transparency, third-party communication, and the broader impact of AI systems on individuals and society.

Each control is explained through a dedicated video that describes what the standard requires and how compliance can be achieved in real-world scenarios.


From theory to practice

You’ll learn how to connect ISO/IEC 42001’s requirements to everyday practices. We’ll walk through detailed examples to show how organizations can develop, deploy and manage AI systems responsibly.

We’ll also break down key components of an AIMS, such as:

  • Risk assessments

  • AI system impact assessments

  • The Statement of Applicability

  • AI policies and objectives

  • Internal audits

  • Management reviews

  • Handling nonconformities


Why this course may be useful to you?

By understanding and applying ISO/IEC 42001, you’ll gain a future-ready skill set, positioning yourself at the forefront of one of the most important shifts of our time. As AI continues to expand, so too will the need for professionals who understand how to govern it responsibly.

Enroll today to gain a complete, actionable understanding of the ISO framework for managing AI responsible—and lead the way in building trust in intelligent systems.

This course contains a promotion.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Compliance And Certification
Hiển thị tất cả khoá học Iso Standards
Hiển thị tất cả khoá học Management Systems
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊