Yönetim ve Liderlik İçin AB Yapay Zeka Yasası Uyumluluğu Eğitimi

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) sorumlu AI uygulamalarını anlamak ve uygulamak isteyen orta düzeyli AI profesyonelleri, iş liderleri ve uyumluluk memurları için düzenlenmiştir. Kurs, ana etik çerçeveleri, EU AI Act gibi düzenleyici standartları ve önyargıları azaltmak ve şeffaflığı artırmak için pratik teknikler içermektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar:

• Sorumlu AI'nin temel ilkelerini anlamış olacaklardır, bunlar adil davranışı, hesap verebilirliği ve şeffaflığı içerir.
• AI sistemlerindeki önyargıları tespit etme ve azaltma becerilerini edineceklerdir.
• Etik çerçeveleri uygulama ve uyum sağlamak için AI denetimleri yapma yetkinliklerini kazanacaklardır.
• AI uygulamalarında etik riskleri yönetmek için yönetim stratejileri uygulayabileceklerdir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, veri yönetimi ve kurumsal uyumluluk açısından önemli etkileri olan hızla gelişen teknolojilerdir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) yapay zeka ve makine öğrenimi kullanılarak sağlam bilgi yönetim uygulamalarını anlamayı öğrenmek isteyen orta düzeyde yönetişim, gizlilik ve uyumluluk profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Bilgi yönetimi bağlamında Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin temel kavramlarını anlamak.
• Kurumlarda AI/ML'nin genellikle kullanıldığı alanları ve ilgili IG risklerini belirlemek.
• AI/ML'nin Veri Koruma İlkeleri, kayıtlar yönetimi ve veri kalitesi ile nasıl etkileşime girdiğini değerlendirmek.
• AI/ML projeleri için DPIA'ları, yönetişim çerçevelerini ve risk azaltma yaklaşımlarını uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Gerçek dünya vakı örneği ve çerçeve analizi.
• Grup etkinlikleri ve rehberli belge incelemeleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• 6 katman (Rol, Kontekst, Kısıtlamalar, Alan Standartları, Biçim, Örnekler) üzerinden kurumsal teklif mimarisini kavramak.
• Kuruluşsal, güvenlik ve uyumluluk kısıtlamalarını (GDPR, AB AI Yasası, sektör standartları) doğrudan tekliflere kodlamak.
• Tüm takımlar tarafından doğrulanmış, paylaşılmış ve yönetilen bir teklif kitaplığı oluşturmak.
• Sürekli yönetim tanımlamak: Teklif Kütüphanesi Yöneticisi rolü, isimlendirme kuralları, sürümleme, kalite metrikleri.
• Konkret teslimatlı ürünlerle ayrılmak: Kitaplık v1.0, Yönetim Anlaşması, 30-Gün Dağıtım Planı.

Eğitim formatı ve katılımcı değerlendirme

• Çok profilli etkileşimli atölyeler (Mimarlar, Geliştiriciler, QA, Takım Liderleri).
• Bir mimar-müshavir tarafından desteklenen ortak yapılandırma: katılımcılar gerçek, operasyonel teslimatlı ürünler oluşturur.
• Tüm ortak olarak oluşturulan teslimatlı ürünler tamamen müşteri kuruluşuna aittir.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin ve gerekli düzenlemeleri yapın.

EU AI Yasası, AB içinde ve AB kullanıcılarına sunulan hizmetler için AI sistemlerinin geliştirilmesi, uygulanması ve kullanılmasında kurallar belirleyen bir düzenlemecilik çerçeve sistemidir.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyde end kullanıcılar için EU AI Yasası kapsamında yükümlülüklerini ve güvenli uygulamaları anlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin tamamlanmasından sonra, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Article 4'te yasaklanan AI uygulamalarını tanımlayın ve iş yerindeki sistemlerde örnekleri tanıyın.
• AI sistemleriyle etkileşimde bulunduğunda kurumsal politikaları ve güvenli kullanım prosedürlerini takip edin.
• Olayları, önyargıları veya beklenmeyen model davranışlarını doğru kanallar aracılığıyla bildirin.
• Denetçilere veya denetleme ekibine gereken basit uyum belgelerini tespit edin.

Eğitim Formatı

• Hukuki gerekliliklerin basit dilde açıklamalarını içeren etkileşimli sunumlar.
• Rol-özellikli alıştırmalar ve gerçekçi iş yer senaryoları.
• Olay raporlamasında ve basit uyum kontrol listelerini tamamlamada rehberlik edilen uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• İçerik, kurumunuzun AI envanteri, politikaları ve raporlama kanallarını yansıtmak üzere uyarlanabilir.

EU Yapay Zeka Yasası, yapay zeka sistemlerini oluşturan, dağıtan veya yöneten kuruluşlar için yükümlülükleri belirleyen kapsamlı bir düzenlemeli çerçeve sunar.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeydeki yönetim, uyumluluk ve risk profesyonellerine yöneliktir ve EU Yapay Zeka Yasası ile hizalı AI yönetim programlarını oluşturmak, değerlendirmek ve sürdürmeyi amaçlar.

Bu kursun tamamlanmasından sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Düzenlemeli yükümlülükleri yorumlamak ve iç kontrollere eşlemek.
• Belgeleme, yönetim mekanizmaları ve uyumluluk iş akışları geliştirmek.
• Yapay zeka risklerini değerlendirmek, sistemleri izlemek ve devamlı uyumluluk denetimleri gerçekleştirmek.
• Kurumu EU Yapay Zeka Yasası kapsamında iç ve dış denetimlere hazırlamak.

Eğitim Biçimi

• Gerçek yaşam örnekleriyle düzenlemeli briefingler.
• Kontrolleri eşleme ve uyumluluk belgelerini taslak haline getirme konusunda pratik alıştırmalar.
• Risk analizi ve denetim hazırlığı için atölye tarzı faaliyetler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, kuruluşun sektörüne, düzenlemeli maruziyetine ve AI olgunluk seviyesine uyarlanabilir.

Bu kurs, EU Yİ Yasası uyumluluk yükümlülüklerini karşılamak için gereken mühendislik kontrollerinin, gözlemlenbilirliğin ve otomasyonun nasıl uygulanacağını gösteren teknik, pratik bir programdır.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta seviye IT profesyonellerinin güvenli, denetlenebilir pipeline'lar ve çalışma zamanı güvenlik önlemlerini uygulamayı amaçlamaktadır. Bu sayede Article 4 ve ilgili yükümlülüklerle uyumlu olduğunu göstermeleri mümkün olacaktır.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Yasal olmayan uygulamalar için yönetim kontrollerini ve otomatik testleri içeren CI/CD pipeline'ları tasarlama.
• Uyumluluk kanıtı üretmek için günlüklemeyi, izlemeyi ve denetim izlerini uygulama.
• Yüksek riskli davranışlar için teknik önlemler uygulama ve çalışma zamanı güvenlik önlemlerini yapılandırma.
• Uyumluluk değerlendirmeleri ve denetimler için gereken teknik belgeleri ve eserleri hazırlama.

Eğitimin Biçimi

• Mimarlık diyagramları ve gösterimlerle teknik dersler.
• CI/CD pipeline'ları ve izlemeyi oluşturan elden deneme laboratuvarları.
• Belge oluşturma ve denetim eserleri üreten pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• İçeriğin kuruluşunuzun araç zinciri, bulut sağlayıcısı ve iç uyumluluk akışlarına uyarlanması mümkündür.

Katılımcılar şunları öğrenme fırsatı bulacak:

• AIGP eğitimi, gelişmekte olan yasa ve politikalara uygun olarak güvenilir yapay zeka sistemlerinin nasıl geliştirileceğini, entegre edileceğini ve konuşlandırılacağını öğretir. Müfredat, yapay zeka teknolojisine genel bir bakış sunar, mevcut yasal durumu gözden geçirir ve risk yönetimi, güvenlik önlemleri, gizlilik koruması gibi konulara yönelik stratejiler sağlar.
• Yapay zeka sistemleri ve kullanım senaryoları, yapay zekanın etkileri ve sorumlu yapay zeka ilkeleri hakkında temel bilgi birikimi edinilir.
• Mevcut ve gelişmekte olan yasal düzenlemelerin yapay zeka sistemlerine nasıl uygulandığı ve büyük ölçekli çerçevelerin nasıl sorumlu bir şekilde yönetilebileceği konusunda anlayış geliştirilir.
• Yapay zeka yaşam döngüsü, yapay zeka risklerinin yönetildiği bağlam ve sorumlu yapay zeka yönetişiminin uygulanması konularında bilgi sahibi olunur.
• Yapay zekaya dair öngörülemeyen endişeler ve yönetişimle ilgili tartışmalı konulara ilişkin farkındalık kazanılır.
• Bu eğitim, AIGP sertifika sınavının da ayrılmaz bir parçası olan kritik yapay zeka yönetişimi kavramlarını öğretir. Saf bir "sınav hazırlık" dersi olmamakla birlikte, bu eğitim sertifikasyon planlayan profesyoneller için olduğu kadar, yapay zeka yönetişimi bilgisini derinleştirmek isteyenler için de uygundur. Hem eğitim hem de sınav aynı bilgi tabanına dayanmaktadır.