1-darsAI xususiyatlari uchun yetkazib beruvchi va mijoz shartnomalari: ma'lumotlar qayta ishlash shartnomalari, qo'shma nazoratchilik, javobgarlik taqsimoti va xavfsizlik talablariAI xususiyatlari uchun yetkazib beruvchi va mijoz shartnomalarini tuzishni tushuntiradi, ma'lumotlar qayta ishlash shartnomalari, qo'shma nazoratchilik, javobgarlik taqsimoti va regulyatorlik va axloqiy talablarni aks ettiruvchi xavfsizlik bandlariga e'tibor qaratadi.
Nazoratchi va qayta ishlovchi rollarini ta'riflashAsosiy ma'lumotlar qayta ishlash shartnomasi bandlariQo'shma nazoratchilik va umumiy majburiyatlarJavobgarlik chegaralari, kompensatsiyalar va sug'urtaXavfsizlik va voqea javob berish majburiyatlariAudit, nazorat va to'xtatish huquqlari2-darsAI ga tegishli asosiy ma'lumotlar himoyasi rejimlari va majburiyatlari (prinsiplar: maqsad cheklovi, ma'lumotlar minimallashtirish, qonuniy asos, shaffoflik)AI ga tegishli asosiy ma'lumotlar himoyasi rejimlarini ko'rib chiqadi, maqsad cheklovi, ma'lumotlar minimallashtirish, qonuniy asos va shaffoflik prinsiplariga urg'u beradi va ularni AI ishlab chiqarish va joylashtirish bo'ylab amaliyotga aylantirishni o'rganadi.
AI o'qitish va ishlatishda maqsad chekloviMa'lumotlar minimallashtirish va xususiyat tanlashQonuniy asoslarni tanlash va hujjatlashtirishShaffoflik va mazmunli ogohlantirishlarAniqlik, saqlash chegaralari va butunlikJavobgarlik va boshqaruv tuzilmalari3-darsMa'lumotlar Himoyasi Ta'sir Baholari (DPIA) / AI Ta'sir Baholari (AIA): tuzilma, asosiy savollar va tuzatish rejalariDPIA va AIA larni loyihalash va o'tkazishni tushuntiradi, doira belgilash va xavf aniqlashdan tortib, manfaatdor tomonlar ishtiroki, hujjatlashtirish va tuzatish rejalashtirishgacha, AI tizimlari huquqiy, axloqiy va tashkiliy kutishlarga javob berishini ta'minlaydi.
AI tizimlarini va qayta ishlash faoliyatlarini doiralaManfaatdor tomonlar va ta'sirlangan guruhlarni aniqlashHuquqlar va erkinliklarga xavflarni kataloglashtirishYengillik va tuzatish rejalari loyihalashNatijalarni hujjatlashtirish va imzolashDPIA larni mahsulot hayoti sikliga integratsiya qilish4-darsAlgoritmik adolat va noto'g'ri: noto'g'ri manbalari, o'lchash usullari va yengillik texnikalariAI da algoritmik noto'g'ri va adolatni tahlil qiladi, noto'g'ri manbalarini, adolat metrikalarini va ma'lumotlar, modellashtirish va joylashtirish bo'ylab yengillik strategiyalarini tushuntiradi, qattiq regulyator muhitlarda huquqiy kutishlarga e'tibor beradi.
Algoritmik noto'g'ri turlari va manbalariAdolat metrikalari va kompromisslarMa'lumotlar yig'ish va belgilashdagi noto'g'riModel o'qitish va baholash strategiyalariJoylashtirish va monitoring paytida yengillikAdolat qarorlarini hujjatlashtirish5-darsMahsulot rioya ko'rib chiqishlari va funktsionalararo yuqoriga chiqarish uchun operatsion o'yin kitoblari (Mahsulot, Huquqiy, Maxfiylik, Rioya)Mahsulot rioya ko'rib chiqishlari uchun amaliy o'yin kitoblarini taqdim etadi, rollar, ish oqimlari va Mahsulot, Huquqiy, Maxfiylik va Rioya jamoalari orasida yuqoriga chiqarish yo'llarini belgilaydi, AI xavflarini boshqarish va himoyalanadigan qarorlarni hujjatlashtirish uchun.
AI mahsulot o'zgarishlarini qabul qilish va saralashXavfga asoslangan ko'rib chiqish darajalari va mezonlariMahsulot, Huquqiy, Maxfiylik, Rioya rollariYuqori xavfli AI holatlari uchun yuqoriga chiqarish yo'llariQaror hujjatlashtirish va tasdiqlash yozuvlariMahsulot rejalari uchun fikr-mulohaza sikllari6-darsAI xususiyatlari uchun model xavfini boshqarish: hujjatlashtirish (model kartalari), tasdiqlash, testlash, samaradorlik monitoringi va tushuntirilishiAI xususiyatlari uchun model xavfini boshqarishni qamrab oladi, shu jumladan hujjatlashtirish, tasdiqlash, testlash, monitoring va tushuntirilishni, model boshqaruvini regulyator kutishlar va ichki xavf ishtahasi ramkalari bilan moslashtiradi.
Model inventarizatsiyasi va tasnifiModel kartalari va hujjatlashtirish standartlariTasdiqlash va mustaqil sinovSamaradorlik, siljish va barqarorlik monitoringiTushuntirish usullari va cheklovlariModel o'zgarishlarini boshqarish va ishlamaslik7-darsAI qarorlari uchun axloqiy ramkalar: manfaatdor tomonlar xaritasi, mutanosiblik, bahslashuvchanlik, inson nazorati va tuzatish mexanizmlariAI qaror qabul qilish uchun axloqiy ramkalarni tanishtiradi, manfaatdor tomonlar xaritasini, mutanosiblikni, bahslashuvchanlikni, inson nazoratini va tuzatishni qamrab oladi va bu prinsiplarni boshqaruv jarayonlari va mahsulot loyihasiga o'rnatishni ko'rsatadi.
AI uchun manfaatdor tomonlar va ta'sir xaritasiMutanosiblik va zarurlik baholariBahslashuvchanlik va murojaat kanallarini loyihalashInson siklida va sikl tashqarisida modellarZarar uchun tuzatish va yechim mexanizmlariBoshqaruvga axloqiy ko'rib chiqishlarni o'rnatish8-darsMaxfiylikni saqlash loyihasi: ma'lumotlar minimallashtirish, differensial maxfiylik, anonimlashtirish, psevdonimlashtirish va xavfsiz ko'p tomonlama hisoblash asoslariAI uchun maxfiylikni saqlash loyihasi strategiyalarini o'rganadi, shu jumladan ma'lumotlar minimallashtirish, anonimlashtirish, psevdonimlashtirish, differensial maxfiylik va xavfsiz ko'p tomonlama hisoblashni, foydalanish holatlari va amalga oshirish kompromisslari bo'yicha yo'l-yo'riq bilan.
AI xususiyat loyihasida ma'lumotlar minimallashtirishAnonimlashtirish va qayta aniqlash xavflariPsevdonimlashtirish va tokenlashtirish usullariAnalitika va ML uchun differensial maxfiylikXavfsiz ko'p tomonlama hisoblash asoslariMos maxfiylik texnikalarini tanlash9-darsTexnik nazorat: kirish nazorati, jurnal yuritish, shifrlash, saqlash siyosatlari va ML uchun xavfsiz rivojlanish hayoti sikli (SDLC)AI tizimlari uchun texnik himoyalarni batafsil ko'rsatadi, shu jumladan kirish nazorati, jurnal yuritish, shifrlash, saqlash va xavfsiz ML rivojlanishini, muhandislik tanlovlari regulyator rioya va axloqiy xavfni kamaytirishni qo'llab-quvvatlayotganini ko'rsatadi.
Rolga asoslangan va xususiyatga asoslangan kirish nazoratiXavfsizlik jurnal yuritish va audit izi loyihasiAI ma'lumotlari uchun uzatish va saqlashda shifrlashMa'lumotlar saqlash va o'chirish avtomatlashtirishML uchun xavfsiz kodlash va kod ko'rib chiqishAI xizmatlarini xavfsizlik testlash va mustahkamlash10-darsIsh joyi kuzatuvi va xodim ma'lumotlarini qayta ishlash uchun qonuniy asoslar va rozilik chegaralarini baholashIsh joyi kuzatuvi va xodim ma'lumotlari uchun qonuniy asoslar va rozilik chegaralarini ko'rib chiqadi, monitoring vositalari, shaffoflik majburiyatlari, qudrat nomutanosibligi va qadr-qimmat va mehnat huquqlarini himoyalash uchun himoyalarni ko'rib chiqadi.
Umumiy ish joyi kuzatuvi stsenariylariQonuniy manfaat va zarurlikni baholashIsh kontekstlarida rozilik chegaralariShaffoflik va ishchi ma'lumot majburiyatlariMonitoring texnologiyalari uchun himoyalarIsh kengashlari va kasaba uyushmalari bilan ishlash11-darsYuqori regulyatsiya yurisdiktsiyalarida regulyator tendensiyalar va yangi AI mahsulotlari uchun rioya yo'llariYuqori regulyatsiya yurisdiktsiyalarida regulyator tendensiyalarni ko'rib chiqadi, yangi AI qonunlari, yo'l-yo'riq va ijro naqshlarini belgilaydi va yangi AI mahsulotlari va transchegaraviy operatsiyalar uchun amaliy rioya yo'llarini xaritalaydi.
Asosiy AI regulyator rejimlarining umumiy ko'rinishiSektorga xos AI qoidalari va yo'l-yo'riqNazorat kutishlari va ijroRegulyator qum maydonlari va innovatsiya markazlariXavfga asoslangan rioya dasturlarini loyihalashTranschegaraviy ma'lumotlar va AI rioya masalalari12-darsMa'lumotlar va AI ga tatbiq etiladigan inson huquqlari ramkalari: BMT Yo'l-yo'riq Prinsiplari, GDPR huquqlar asosidagi model va milliy inson huquqlari ta'sirlariInson huquqlari qonunini ma'lumotlar va AI boshqaruviga bog'laydi, BMT Yo'l-yo'riq Prinsiplarini, GDPR huquqlar asosidagi yondashuvini tushuntiradi va milliy inson huquqlari majburiyatlari AI loyihasi va joylashtirish uchun korporativ mas'uliyatlarni shakllantirishini ko'rsatadi.
BMT Yo'l-yo'riq Prinsiplari va korporativ majburiyatlarGDPR huquqlar asosidagi regulyator model sifatidaAI ga ta'sir etuvchi milliy inson huquqlari qonunlariAI ishlatishda muhim inson huquqlari xavflariAI uchun inson huquqlari tekshiruviTuzatish va javobgarlik kutishlari
