【Udemy中英字幕】AI Governance Professional (AIGP) Certification & AI Mastery

人工智能治理专业人员 (AIGP) 认证和人工智能精通

在 AI 治理和道德标准专家指导下掌握 AIGP 认证的 7 个领域

讲师：YouAccel Training

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您将学到什么

狭义人工智能与广义人工智能之间的区别，以及这些系统在各个行业中的运作方式。
机器学习的核心原理包括监督、无监督和强化学习技术。
深度学习和变换模型等先进的人工智能概念，重点关注其理论基础。
自然语言处理 (NLP) 和多模式模型及其在增强 AI 系统中的应用。
人工智能的伦理和社会影响，包括其对隐私、歧视和公众信任的影响。
全球人工智能治理框架，包括经合组织、欧盟和其他国际机构的标准。
负责任的人工智能原则，重点关注人工智能系统的透明度、责任感和以人为本的设计。
人工智能的法律和监管环境，涵盖与非歧视、数据保护和知识产权相关的法律。
人工智能开发生命周期，从定义业务目标和治理结构到模型测试和验证。
部署后的 AI 系统管理，包括监控、验证和解决自动化偏见。

探索相关主题

人工智能伦理与治理
IT 认证
信息技术与软件

要求

无先决条件。

描述

本课程旨在提供对人工智能和机器学习 (ML) 技术基础概念的深入理论理解，特别侧重于帮助学生为获得人工智能治理专业人员 (AIGP) 认证做好准备。在整个课程中，学生将探索认证所需的 7 个关键领域：人工智能治理和风险管理、法规遵从性、道德人工智能框架、数据隐私和保护、人工智能偏见缓解、以人为本的人工智能和负责任的人工智能创新。掌握这些领域对于应对人工智能技术带来的道德、法律和治理挑战至关重要。

学生将探索推动人工智能创新的关键思想，特别关注理解各种类型的人工智能系统，包括狭义人工智能和广义人工智能。这种区别对于理解当前人工智能技术的范围和局限性及其未来的潜在发展至关重要。本课程还深入探讨机器学习基础知识，解释构成智能系统核心的不同训练方法和算法。

随着人工智能的不断发展，深度学习和转换器模型已成为该领域进步不可或缺的一部分。学生将研究这些理论框架，重点关注它们在现代人工智能应用中的作用，特别是在生成式人工智能和自然语言处理 (NLP) 中的作用。此外，该课程还涉及多模态模型，这些模型结合了各种数据类型，以增强医疗保健和教育等领域的人工智能能力。课程还将讨论人工智能的跨学科性质，强调技术专家和社会科学家之间需要合作，以确保负责任的人工智能发展。

了解人工智能的历史和演变对于理解这些技术的发展轨迹至关重要。本课程将追溯人工智能从早期阶段到目前成为许多行业变革工具的发展历程。这一历史背景有助于构建与人工智能相关的道德和社会责任。本课程的一个关键部分是讨论人工智能对社会的更广泛影响，从侵犯隐私等个人危害到群体层面的偏见和歧视。学生将深入了解人工智能如何影响民主进程、教育和公众信任，以及潜在的经济影响，包括就业和经济机会的重新分配。

在探索负责任的人工智能时，该课程强调开发值得信赖的人工智能系统的重要性。学生将学习负责任的人工智能的核心原则，例如透明度、问责制和以人为本的设计，这些对于构建合乎道德的人工智能技术至关重要。该课程还涵盖了隐私增强型人工智能系统，讨论了数据效用和隐私保护之间的平衡。为了确保学生了解全球监管形势，该课程概述了值得信赖的人工智能的国际标准，包括经合组织和欧盟等组织制定的框架。

本课程的一个关键方面是为人工智能治理专业人员 (AIGP) 认证提供全面的准备。该认证侧重于让专业人员掌握知识和技能，以应对人工智能技术带来的道德、法律和治理挑战。AIGP 认证具有显著优势，包括增强人工智能道德和治理方面的可信度、深入了解全球人工智能监管框架，以及有效管理各个行业人工智能风险的能力。通过获得此认证，学生将能够更好地领导组织实施负责任的人工智能实践并确保遵守不断变化的法规。

该课程的另一个关键方面是了解管理人工智能开发和部署的法律和监管框架。学生将探索人工智能特定的法律和法规，包括适用于人工智能应用的非歧视法律和隐私保护。本课程的这一部分将深入研究全球的主要立法工作，包括欧盟数字服务法案和 GDPR 的人工智能相关条款。通过了解这些框架，学生将深入了解部署人工智能系统时必须考虑的法律问题。

最后，本课程将引导学生了解人工智能开发生命周期，重点关注规划、治理和风险管理的理论方面。学生将学习如何定义人工智能项目的业务目标、建立治理结构以及应对与数据策略和模型选择相关的挑战。本课程还将探讨人工智能系统架构中的道德考量，强调公平、透明和问责制的重要性。本课程最后讨论了人工智能系统的部署后管理，包括监控、验证和确保整个系统生命周期的道德运作。

总体而言，本课程提供了人工智能和机器学习方面的全面理论基础，重点关注负责任地开发和部署人工智能技术所必需的道德、社会和法律考虑因素。它不仅让学生深入了解人工智能治理和社会影响，还为他们获得备受推崇的人工智能治理专业人员 (AIGP) 认证做好准备，提升他们在快速发展的人工智能治理领域的职业前景。