Chứng chỉ Kiến thức Nền tảng về Lãnh đạo AI

Hầu hết các tổ chức hiện đều có quyền truy cập vào cùng các công cụ AI, nên công cụ không còn là yếu tố khác biệt. Điều phân tách các tổ chức tạo ra giá trị từ AI là chất lượng các quyết định xoay quanh nó — tài trợ cho các trường hợp sử dụng nào, quản trị ra sao, liệu có thể giải thích lý do của mô hình cho cơ quan quản lý hoặc khách hàng hay không, và rủi ro nằm ở đâu. Với EU AI Act và các quy định tương tự đã có hiệu lực, những quyết định đó mang trọng lượng pháp lý bên cạnh trọng lượng thương mại.

Chứng chỉ DataCamp được bao gồm trong gói đăng ký cao cấp của bạn, vì vậy không có chi phí bổ sung. Khi đăng ký, bạn sẽ có quyền truy cập vào tài liệu học để chuẩn bị cho chứng chỉ, các bài đánh giá thực hành, bài thi và chính chứng chỉ.

Có. Gói đăng ký của bạn bao gồm toàn bộ thư viện khóa học, các bài đánh giá thực hành và lộ trình học được tuyển chọn. Lộ trình Lãnh đạo Trí tuệ Nhân tạo (AI) là tuyến chuẩn bị trực tiếp cho chứng chỉ này.

Với Chứng chỉ DataCamp, bạn có thể thi bất cứ khi nào bạn muốn. Giống như phần còn lại của nền tảng DataCamp, chúng tôi thiết kế quy trình chứng chỉ để bạn có thể sắp xếp phù hợp với lịch của mình. Với một số bài thi, khi bắt đầu bạn sẽ có một số giờ nhất định để hoàn thành, và bạn sẽ có tổng cộng 30 ngày để hoàn tất tất cả yêu cầu. Còn lại, quy trình được thiết kế để mọi người đều có cơ hội được cấp chứng chỉ.

Chứng chỉ Nền tảng của chúng tôi không có thời hạn. Vì chúng được thiết kế để thể hiện sự thành thạo kiến thức nền tảng, vốn ít có khả năng thay đổi theo thời gian.

Bài thi bao quát bốn lĩnh vực:

• Chiến lược và giá trị AI — kiếm tiền từ tài sản dữ liệu, xây dựng chiến lược AI định hướng sản phẩm, đánh giá mức độ trưởng thành với các mô hình đã được thiết lập, và biện minh đầu tư thông qua ROI
• AI có trách nhiệm và quản trị — các nguyên tắc AI có trách nhiệm, rủi ro trong suốt vòng đời AI, bức tranh quy định bao gồm EU AI Act, và đưa khung quản trị vào thực tiễn
• Khả năng giải thích và minh bạch — vì sao khả năng diễn giải quan trọng, giới hạn của các mô hình hộp đen, các kỹ thuật như SHAP và LIME, khả năng giải thích cho mô hình ngôn ngữ lớn, và thiết kế có tính đến khả năng giải thích ngay từ đầu
• Rủi ro và bảo mật AI — các rủi ro đặc thù AI, hệ sinh thái bảo mật AI, rủi ro ở cấp độ mô hình, các cuộc tấn công từ bên ngoài, thực hành phát triển an toàn, và đánh giá rủi ro có cấu trúc

Lộ trình Lãnh đạo Trí tuệ Nhân tạo (AI) bao quát cả bốn lĩnh vực trong bốn khóa học, tổng thời lượng sáu giờ.