Этот курс даст вам глубокие профессиональные знания не только о безопасном, этически корректном и эффективном использовании искусственного интеллекта в компании, но и о планировании, управлении и реализации целых проектов в области ИИ, а также о разработке концепции, проведении и анализе результатов аудитов ИИ. Кроме того, наряду с базовыми знаниями о действующем законодательстве в области защиты данных ты изучишь технико-организационные меры по обеспечению защиты данных. В рамках курса будут рассмотрены эффективные системы управления защитой данных и реализация успешной программы аудита.
-
Тип степени: Сертификат «Искусственный интеллект: эксперт по ИИ»
Сертификат "Специалист по защите данных -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Представитель AI с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland"
Сертификат "Аудитор искусственного интеллекта с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland"
Сертификат "AI Manager с сертифицированной TÜV Rheinland квалификацией"
Сертификат "Специалист по защите данных с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland"
Сертификат "Аудитор по защите данных с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" -
Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
KI-Beauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Manager:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
KI-Auditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutzbeauftragte:r mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation
Datenschutzauditor:in mit TÜV Rheinland geprüfter Qualifikation -
Время уроков: Полный рабочий деньС понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
-
Язык обучения: Немецкий
-
Продолжительность: 20 Недели
Искусственный интеллект: офицеры ИИ с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland
Роль сотрудников по искусственному интеллекту в контексте соблюдения требований (около 1 дня)
Введение в роль сотрудников по ИИ
Задачи и обязанности
Отличие от других ролей
Введение в профессиональное общение с искусственным интеллектом (около 1 дня)
Основы, стратегии и типы подсказок
Ключевые компоненты для эффективной подсказки
Создание внутренней библиотеки подсказок
Правовые основы (около 2 дней)
Обзор соответствующих законов и нормативных актов: GDPR, Закон об искусственном интеллекте, ответственность за качество продукции, авторское право
Углубленное изучение: Закон ЕС об искусственном интеллекте (около 2 дней)
Структура, цели, классификация
Классы риска
Обязанности поставщиков, операторов, импортеров и дистрибьюторов
Оценка соответствия
Документация и обязательства по прозрачности
Обязательства по постмаркетинговому мониторингу и отчетности
Системы менеджмента и стандарты (около 2 дней)
Обзор стандарта ISO/IEC 42001
Важность систем управления искусственным интеллектом (AIMS)
Интеграция в существующие системы менеджмента (например, ISO 9001, ISO 27001)
Стратегии соответствия
Рамки управления
Управление рисками, защита данных и этика (около 3 дней)
Виды рисков (предвзятость, ошибки, этические риски)
Стратегическая оценка рисков
Матрица рисков
Экскурс: Риски агентов искусственного интеллекта
Планирование действий
Защита данных и безопасность данных для систем ИИ
Этика данных и требования к прозрачности
Обеспечение качества в проектах искусственного интеллекта (около 3 дней)
Обеспечение качества и процессы приемки
Анализ заинтересованных сторон
Коммуникационные стратегии
Концепции обучения сотрудников
Управление данными (около 1 дня)
Основы качества данных
Принципы целостности данных
Разработка структур управления данными
Управление изменениями (около 2 дней)
Работа с сопротивлением при внедрении ИИ
Концепции обучения сотрудников
Разработка плана управления изменениями
Экскурс: Стратегическая дорожная карта ИИ
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "Представитель AI с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" (около 3 дней)
Искусственный интеллект: ИИ-менеджер с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland
Основы проектов оперативного ИИ (около 5 дней)
Введение в ИИ, ML, DL, NLP и компьютерное зрение (оперативный фокус)
Роли и задачи: Создание, эксплуатация и анализ эффективности системы управления в соответствии с ISO 42001
Разграничение ролей и взаимодействие: сотрудник по ИИ, менеджер по ИИ и аудитор по ИИ
Выявление и оценка оперативных сценариев использования в компании
Инициация проекта: определение цели, масштаба, анализ осуществимости
Управление заинтересованными сторонами
Создание стоимости и окупаемость инвестиций с помощью ИИ
Успешные инициативы в области ИИ в управлении
Управление данными и использование инструментов (около 3 дней)
Подготовка, качество и интеграция данных
Выбор и внедрение инструментов и платформ искусственного интеллекта
Практические подсказки для текстовых, графических и видео приложений
Настройка простых конвейеров данных
Введение в концепцию MLOps
Варианты автоматизации ИИ в работе
Обучение, проверка и использование моделей (около 2 дней)
Обучение и проверка моделей
Процедуры тестирования: Черный ящик, белый ящик, модульные тесты
Использование моделей
Мониторинг и итеративная оптимизация
Интеграция агентов искусственного интеллекта в проекты
Управление рисками и обеспечение качества (около 2 дней)
Анализ технических рисков: метрики смещения, тесты на справедливость, анализ ошибок модели
Обеспечение качества: KPIs, мониторинг, процессы приемки
Система управления в соответствии с ISO 42001
Безопасность и объяснимость систем искусственного интеллекта
Оперативное управление проектами и agile-методы (около 2 дней)
Agile-методы: Scrum, Kanban, итеративные циклы развертывания
Планирование ресурсов и бюджета
Коммуникация с командой и заинтересованными сторонами
Текущая оптимизация и стратегии решения проблем (CIP)
Сотрудничество с внешними партнерами
Организационное развитие, руководство и управление изменениями (около 3 дней)
Анализ процессов компании
Анализ уровня зрелости, GAP-анализ
Создание дорожной карты по ИИ
Разработка стратегии и управления ИИ
Разработка устойчивой организационной структуры
Обязанности
Практическое преодоление сопротивления в операциях с ИИ
Устойчивое развитие и корпоративная цифровая ответственность (КЦО)
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "AI Manager с сертифицированной TÜV Rheinland квалификацией" (около 3 дней)
Искусственный интеллект: ИИ-аудитор с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland
Основы и рамочные условия (около 4 дней)
Классификация и разграничение различных ролей аудиторов
Задачи и обязанности в рамках аудита ИИ
Разграничение с другими ролями (например, менеджер по ИИ)
Принципы аудита в соответствии с ISO 19011 (объективность, независимость, прозрачность)
Нормативные основы: ISO/IEC 42001 – структура, требования, подтверждающая документация
Закон ЕС об ИИ (EU AI Act) – соответствующие положения для аудиторов
Национальные руководящие принципы и отраслевые стандарты
Цикл PDCA в контексте аудита
Виды аудита: системный, процессуальный, продуктовый и аудит соответствия
Обзор этапов 1 и 2
Обзор роли стандарта ISO/IEC 17021 в процессе внешней сертификации
ISO/IEC 42006: Требования к органам по сертификации
Требования к документации и ведению доказательной базы
Риски, связанные с ИИ, как объекты проверки (предвзятость, объясняемость, устойчивость, безопасность, качество данных)
Использование подсказок в контексте аудита
Нормативные и технические критерии испытаний (около 4 дней)
Специфические требования к соответствию требованиям ИИ
Защита данных (GDPR и отраслевые требования)
Безопасность систем ИИ (кибербезопасность, контроль доступа)
Требования к качеству данных для обучения и тестирования
Валидация и верификация моделей
Объяснимость и прозрачность решений ИИ
Показатели эффективности (точность, прецизионность, отзыв, надежность)
Этические принципы и справедливость
Дополнительные отраслевые стандарты (например, ISO 13485, ISO 26262, рекомендации BaFin)
Планирование и методология аудита (около 3 дней)
Определение объектов и целей аудита
Составление плана аудита (ресурсы, график, роли, коммуникация)
Составление перечней вопросов и контрольных списков
Оценка рисков и значимости контрольных точек
Выбор подходящих методов аудита (опрос, проверка документации, технические испытания)
Планирование удаленных и гибридных аудитов, а также аудитов виртуальных объектов (в соответствии с ISO 19011)
Особенности оценки рисков и методов при использовании систем искусственного интеллекта на основе агентов
Определение подтверждающих документов и видов доказательств
Проведение аудита (около 3 дней)
Проверка документации (этап 1) – Требования к документации по ИИ
Техники проведения интервью и ведение бесед в ходе аудита
Проверка на месте (этап 2) – использование инструментов аудита
Проведение удалённых и гибридных аудитов
Проведение технических тестов («чёрный ящик», «белый ящик», стресс-тесты)
Использование технических инструментов (аудиторское программное обеспечение, анализ лог-файлов, ревью кода)
Сбор, проверка и систематизация аудиторской документации
Оценка и отчет (около 2 дней)
Составление аудиторского отчета с использованием подсказок
Представление слабых мест с учетом риска
Предлагаемые меры и стратегии последующих действий
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "Аудитор по искусственному интеллекту с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" (около 3 дней)
Специалист по защите данных с квалификацией, подтвержденной сертификатом TÜV Rheinland
Защита данных в компании - основы (около 1 дня)
История защиты данных и цели
Структура Общеевропейского регламента по защите данных
Федеральный закон о защите данных - предмет и цели
Анализ различий между BDSG и GDPR
Материал и географические области применения
Определения терминов
Принципы (около 1 дня)
Принципы обработки персональных данных
Законные интересы
Согласие
Требование прозрачности
Обязанность информировать
Специальные категории персональных данных
Права субъектов данных (около 1 дня)
Права субъектов данных
Право на информацию
исправление и стирание
Право на возражение
Право на переносимость данных
Профилирование и прямой маркетинг
Право на подачу жалобы
Ограничения
Ответственные лица и переработчики (около 2 дней)
Анализ рисков и TOM
Конфиденциальность по замыслу и по умолчанию
Обработка заказов
Совместные контролеры
Реестр деятельности по обработке (VVT)
Безопасность обработки
Вход, доступ и контроль доступа
Оценка воздействия на защиту данных (DPIA)
Ответственный за защиту данных (назначение, должность, задачи)
Кодекс поведения
Сертификация: предварительный аудит, основной аудит, пост-аудит
Другие органы, выполняющие функции по защите данных (около 0,5 дня)
Роль производственного совета (совместное принятие решений)
DPO и производственный совет
Основы защиты социальных данных
Основы защиты данных сотрудников
Кадровое дело, доступ к данным и информационные права
Искусственный интеллект (ИИ) и защита данных (около 0,5 дня)
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможных применений в профессиональной среде
Риски и возможности при использовании ИИ, особенно в связи с pbD
Передача персональных данных (около 2 дней)
Общие принципы естественной передачи данных
Передача данных в третьи страны
Стандартные договорные положения
Надзорные органы
Обязанности, задачи, полномочия
Средства правовой защиты, ответственность и санкции (около 1 дня)
Средства правовой защиты
Ответственность, штрафы, санкции
Особые ситуации обработки
Заключительные положения
Федеральный закон о защите данных (около 1 дня)
Сфера применения, видеонаблюдение в общественных местах
Исключения из прав субъектов данных
DPO государственных и негосударственных организаций
LDA, положения о штрафах и санкциях
ИТ-безопасность и защита данных (около 3 дней)
Сетевые компоненты, компоненты хранения данных (RAID)
Основы управления доступом
Основы ИТ-безопасности
Стандарты базовой защиты ИТ
Факторы риска
Варианты усовершенствования
Другие сферы ответственности (около 3 дней)
Разработка и эксплуатация системы управления защитой данных и SDM
Концепция удаления
Концепция резервного копирования
Правовые основы аутсорсинга с точки зрения защиты данных
Защита данных в области маркетинга и рекламных мероприятий
Закон о защите данных телекоммуникационных цифровых услуг (около 1 дня)
Структура и содержание TDDDG
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "Специалист по защите данных с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" (около 3 дней)
Аудитор по защите данных с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland
Основы (около 2 дней)
Цели аудита по защите данных
Базовые знания о политике защиты данных (цели компании, принципы деятельности)
EU-DSGVO
Требования к внутренним аудитам и аудиторам
Система управления защитой данных (около 3 дней)
Требования к созданию системы управления защитой данных
Модели процессов по созданию и внедрению системы управления защитой данных
Методы, техники и вспомогательные средства
Оценка и анализ текущего состояния, выявление уязвимостей, анализ рисков
Защита данных при использовании систем искусственного интеллекта
Документация и анализ рисков с использованием ИИ
Стандартная модель защиты данных (около 1 дня)
Текущее состояние и введение
Внедрение SDM и требования GDPR
Гарантийные цели SDM
Общие меры
Составные части SDM
Концепция защиты данных (около 2 дней)
Взаимосвязь с другими системами оперативного управления (DIN EN ISO 9000ff., 27001ff.)
Разработка программы аудита (около 2 дней)
Составление программы аудита
Составление списков вопросов для аудита
Уровень детализации проверки
Создание контрольных списков для аудита с использованием ИИ
Проведение аудита (около 4 дней)
Интервью как источник информации
Просмотр документов на месте
Проверка технического оборудования
Проверка структуры и организационных процессов
Проверка технических и организационных мер безопасности
Выездные осмотры
Проведение дистанционных и гибридных аудитов
Анализ документации с использованием ИИ
Анализ результатов аудита (около 3 дней)
Анализ результатов, отчет по аудиту и последующие меры
Составление отчета по результатам аудита
Контроль за выполнением мер
Представление возможных вспомогательных материалов (контрольные списки, перечень вопросов, планы аудита, отчеты о несоответствиях)
Корректирующие меры
Составление отчетов об аудите с использованием ИИ
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "Аудитор по защите данных с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" (около 3 дней)
Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.
По окончании курса вы сможете взять на себя ответственность за безопасное, этичное и эффективное использование искусственного интеллекта. Вы сможете определить бизнес-потенциал ИИ, успешно внедрить процессы управления изменениями и выбрать подходящие инструменты для стратегического планирования, оперативного управления и устойчивого закрепления проектов ИИ в компании и продвижения цифровой трансформации. Вы также будете обладать опытом планирования аудитов ИИ в соответствии со стандартами, координировать их между отделами и успешно интегрировать их в существующие процессы управления и аудита.
Кроме того, вы знакомы с основными задачами в области защиты данных. Вы обладаете необходимыми знаниями, основанными на действующем законодательстве ЕС GDPR, для юридически корректной работы с персональными данными, а также знаниями в области организации защиты данных и ИТ-безопасности. Вы также обладаете опытом во всех аспектах эффективной системы управления защитой данных и можете успешно планировать, проводить и анализировать аудиты в области защиты данных.
Курс предназначен для сотрудников отделов кадров, администрации, управления качеством или юридического отдела.
Специалисты и руководители, которые хотят продвигать свои компании в процессе цифровой трансформации и могут использовать ИИ в качестве инструмента для повышения эффективности, принятия решений и внедрения инноваций в компаниях, востребованы во всех отраслях.
Получив дополнительные знания в области защиты данных, вы также сможете претендовать на широкий спектр областей применения, например, в сфере аудита, управления качеством, права и организации.
Вы подтверждаете свои новые знания квалификацией, сертифицированной TÜV Rheinland.
Дидактическая концепция
Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).
Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.
Виртуальный класс alfaview®
BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.
alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .