-
Тип степени: Сертификат по искусственному интеллекту: "Эксперт по искусственному интеллекту"
Сертификат "Специалист по защите данных -
Дополнительная квалификация: Сертификат "Представитель AI с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland"
Сертификат "Искусственный интеллект: ИИ-аудитор"
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
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: офицер ИИ
Введение в профессиональное общение с ИИ (около 3 дней)
Стратегии и типы подсказок
Ключевые компоненты для эффективной подсказки
Подсказки при генерации текста в сравнении с подсказками при генерации изображений и видео
Подсказки в исследованиях, при создании текстов и при работе с агентами ИИ
Создание внутренней библиотеки подсказок
Правовые основы и соблюдение требований к ИИ в компании (около 4 дней)
Введение в роль сотрудника по ИИ
(задачи, отличие от других ролей)
Обзор соответствующих законов и нормативных актов
(GDPR, Закон об искусственном интеллекте, ответственность за качество продукции, авторское право)
Национальные нормы и нормы ЕС (включая Закон об искусственном интеллекте)
Стратегии обеспечения соответствия
Рамки управления
Документация и обязательства по обеспечению прозрачности
Управление рисками и защита данных в проектах ИИ (около 3 дней)
Типы рисков (предвзятость, ошибки, этические риски)
Оценка рисков
Матрица рисков
Планирование действий
Защита данных и безопасность данных
Этика данных
Прозрачность
Управление проектами и обеспечение качества для проектов ИИ (около 3 дней)
Методы управления проектами в области искусственного интеллекта
Процессы обеспечения качества и приемки Процедуры тестирования
Анализ заинтересованных сторон
Коммуникационные стратегии
Концепции обучения сотрудников
Управление данными и руководство в проектах искусственного интеллекта (около 2 дней)
Качество данных, целостность данных
Обязанности по управлению данными
Разработка системы управления
Управление изменениями и обучение для внедрения искусственного интеллекта (около 1 дня)
Работа с сопротивлением
Концепции обучения сотрудников
Разработка плана управления изменениями
Создание дорожной карты для масштабирования проектов ИИ (около 1 дня)
Долгосрочные стратегии
Масштабируемая инфраструктура
Критерии выбора инструментов
Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "Представитель AI с квалификацией, подтвержденной TÜV Rheinland" (около 3 дней)
Искусственный интеллект: ИИ-менеджер
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 данных, их качество и интеграция
Выбор и внедрение инструментов и платформ ИИ
Практические подсказки для текстовых, графических и видеоприложений
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)
Операционные риски: Предвзятость, ошибки, этические риски, защита данных
Обеспечение качества: KPIs, мониторинг, процессы приемки.
Система управления в соответствии с ISO 42001 и законодательная база
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
Управление ИИ и разработка стратегии
Разработка устойчивой организационной структуры
Ответственность и распределение ролей
Коммуникационные стратегии
Обучение сотрудников
Борьба с сопротивлением
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
Основы и рамочные условия (около 4 дней)
Роли, задачи и обязанности в рамках аудита ИИ
Отличие от других ролей (например, менеджер по АИ)
Принципы аудита в соответствии с ISO 19011 (объективность, независимость, прозрачность).
Нормативная база: ISO/IEC 42001 - структура, требования, доказательства
Закон ЕС об искусственном интеллекте - соответствующие положения для аудиторов
Национальные руководства и отраслевые стандарты
Цикл PDCA в контексте аудита
Типы аудита: системный, процессный, продуктовый и аудит соответствия
Этап 1 и этап 2 в общих чертах
Требования к документации и проверка
Специфические для ИИ риски как объекты аудита (необъективность, объяснимость, надежность, безопасность, качество данных)
Подсказки 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 4 дней)
Определение объектов и целей аудита
Создание плана аудита (ресурсы, график, роли, коммуникации)
Создание вопросников и контрольных списков
Оценка рисков и значимости пунктов аудита
Выбор подходящих методов аудита (опрос, анализ документов, технические тесты)
Определение подтверждающих документов и типов доказательств
Проведение аудита (около 3 дней)
Обзор документов (этап 1) - требования к документации AI
Техника проведения интервью и диалог в ходе аудита
Аудит на месте (этап 2) - использование инструментов аудита
Проведение технических тестов (черный ящик, белый ящик, стресс-тесты)
Использование технических средств (программное обеспечение для аудита, анализ журналов, обзор кода)
Сбор, проверка и структурирование документов аудита
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 (около 3 дней)
Закрепление изученного материала
Презентация результатов проекта
Специалист по защите данных с квалификацией, подтвержденной сертификатом TÜV Rheinland
Защита данных в компании - основы (около 2 дней)
Структура Общеевропейского регламента по защите данных
Федеральный закон о защите данных - предмет и цели
Анализ различий между BDSG и GDPR
Области применения
Определения терминов
Принципы и права субъектов данных (около 1 дня)
Принципы обработки персональных данных
Законные интересы
Согласие
Требование прозрачности
Обязанность информировать
Права субъектов данных
Исправление и стирание
Право на возражение
Ограничения
Ответственные лица и обработчики данных (около 2 дней)
Конфиденциальность по замыслу и по умолчанию, оценка рисков
Обработка заказов
Реестр действий по обработке
Безопасность обработки
Вход, доступ и контроль доступа
Оценка воздействия защиты данных
Сотрудник по защите данных (назначение, должность, задачи, отношение, испытательный срок)
Другие органы, выполняющие функции по защите данных
Роль производственного совета (совместное принятие решений)
Кодекс поведения, сертификация, предварительный аудит, основной аудит, пост-аудит
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
Передача персональных данных (около 2 дней)
Общие принципы естественной передачи данных
Передача данных в третьи страны
Надзорные органы
Обязанности, задачи, полномочия
Средства правовой защиты, ответственность и санкции (около 2 дней)
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)
Основы защиты социальных данных
Основы защиты данных сотрудников
Кадровое дело, доступ к данным и информационные права
Создание и эксплуатация системы управления защитой данных и SDM
Правовые основы аутсорсинга с точки зрения защиты данных
Защита данных в области маркетинга и рекламных мероприятий
TDDDG (около 1 дня)
Структура и содержание Закона о защите данных телекоммуникационных цифровых услуг
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 разработке системы управления защитой данных
Модели процессов для создания и внедрения системы управления защитой данных
Методы, технологии и инструменты
Регистрация и анализ текущей ситуации, выявление слабых мест, анализ рисков
Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе
Презентация конкретных технологий ИИ
и возможного применения в профессиональной среде
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.)
Подготовка программы аудита (около 2 дней)
Подготовка программы аудита
Составление списков вопросов для аудита
Глубина аудита
Проведение аудита (около 4 дней)
Интервью в качестве источника информации
Изучение документов на месте
Осмотр технического оборудования
Изучение структурной и технологической организации
Проверка технических и организационных мер безопасности
Инспекции
Оценка аудита (около 3 дней)
Оценка, аудиторский отчет и последующие меры
Подготовка аудиторского отчета
Отслеживание мер
Представление возможных вспомогательных средств (контрольные листы, каталог вопросов, планы аудита, отчеты об отклонениях)
Корректирующие меры
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.
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 .