Build your ultimate AI agent
课程介绍
这门关于 AI 治理的课程提供了构建负责任、可扩展的 AI 治理体系的指南。 借助 Collibra 专家的洞见，你将学习如何在真实世界的 AI 项目中协调伦理、合规与业务目标。
从“为什么”和“适合谁”开始
你将首先界定 AI 治理的范围，并协调关键利益相关方，从法律和风险到数据科学和业务。 然后，借助准备度评估和成熟度模型等工具，你将学习如何设定既支持合规需求又契合组织战略的治理目标。让治理每天都发挥作用
了解如何通过检查清单、审批关卡和自动化文档，将治理嵌入到日常工作流程中。 学习如何将治理集成到 MLOps 流水线中，并根据风险和规模，使用轻量级或重量级模型来定制您的方法。更聪明地扩展，保持责任感
探索如何利用联邦模型以及像 Collibra 这样的治理平台，在团队和地区范围内扩展治理。 你还将学习如何跟踪治理 KPI、保持可追溯性，并通过监控和反馈循环推动持续改进。先修要求
本课程无先修要求
课程大纲
课程大纲
1
AI 治理基础
了解什么是 AI 治理、它与伦理和风险管理的区别，以及为何它是负责任 AI 的关键。学习治理体系的核心组成部分、跨团队的角色与职责，以及如何在整个 AI 生命周期中嵌入问责与监督。
2
法规与框架的实践应用
深入学习全球 AI 法规，包括 EU AI Act 和美国行政命令，并了解如何识别和管理高风险系统。探索关键治理措施，如合规评估、模型文档与影响评估，并理解自我监管与可追溯性如何构建合规性、信任与长期问责。
3
在组织中落地治理
学习如何在真实环境中设计、嵌入并扩展 AI 治理。内容涵盖相关方对齐、通过 MLOps 集成工作流、轻量级与重量级治理模型、以自动化实现可扩展性，以及基于 KPI 的监控策略，以推动您各类 AI 系统的持续改进与问责。
R
人工智能治理
课程完成
