Томский государственный университет Оценка рисков ИИ для бизнеса: этическое и нормативно-правовое регулирование
Всё для обучения
Как устроено обучение
О курсе
Подробнее
Курс научит выявлять и оценивать риски при разработке и внедрении ИИ-решений. Вы разберётесь в ключевых требованиях законодательства и принципах этичного использования ИИ, а также узнаете, как действовать при инцидентах, связанных с данными. Курс включает в себя, как теоретические занятия, так и практические занятия на примере кейсов из ML (Machine Learning), NLP (Natural Language Processing) и DS (Data Scientist).
Требования
Что нужно для старта
- Для обучения обязательно наличие среднего специального или высшего образования
Результат
Что вы получите
- Понимание принципов этичного использования ИИ. Разберётесь в рекомендациях ООН, ЮНЕСКО и ОЭСР по ответственному использованию и разработке ИИ-проектов.
- Навыки работы с правовыми требованиями. Разберётесь в требованиях европейского и российского законодательства к ИИ и персональным данным, включая GDPR, HIPAA и российские аналоги.
- Представление о технических рисках ИИ. Познакомитесь с техническими аспектами и рисками проектов в области ML, NLP и Data Science.
- Практические инструменты управления рисками. Научитесь составлять карту рисков, этический паспорт проекта и план действий организации при инцидентах, связанных с данными.
Аудитория
Для кого этот курс
- Руководители бизнеса. Чтобы понимать, какие вопросы задать команде и поставщику до закупки или запуска ИИ-решения и какие риски учитывать при принятии решения.
- Руководителям продуктов и проектов с ИИ. Поймете, как включать оценку рисков в требования к продукту, этапы тестирования и процессы работы с ИИ после его запуска.
- Инженерные и исследовательские команды в направлении ИИ. Сможете оценивать не только качество модели, но и возможные последствия её применения для людей, данных и бизнеса.
Содержание
5 занятийПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Основы этики искусственного интеллекта
Разберём, почему у одного решения может быть несколько нравственных оценок и как распределяется ответственность между разработчиком, заказчиком и пользователем. Польза и возможный вред Правила и обязанности Люди и организации, которых касается система Распределённая ответственность
02Регулирование использования AI в России разных странах мира
Научимся различать обязательный закон, добровольный стандарт и рекомендацию, а также проверять, какие нормы относятся к конкретной организации и сценарию. Российские нормы и персональные данные Регламент ЕС об ИИ Подходы ЮНЕСКО и ОЭСР Список требований, которые относятся к проекту
03Конфиденциальность и безопасность данных в системах ИИ
Проверим путь данных от получения до удаления, основания обработки, работу с подрядчиками и меры на случай утечки. Персональные и чувствительные данные Согласие и другие основания Хранение и доступ Порядок действий при утечке
04Компьютерное зрение и права человека
На примере видеоаналитики разберём обезличивание, восстановление изображений, искусственно созданные данные, прозрачность и неодинаковое качество работы модели. Лица и биометрические данные Обезличивание изображений Сравнение качества для разных групп людей Понятное объяснение решения
05Итоговый проект: этический паспорт — описание рисков и мер их снижения
Соберём результаты в один документ и представим план снижения рисков для выбранного проекта. Описание системы и границ применения Карта рисков и мер контроля Результаты проверок План действий при инциденте
01Основы этики искусственного интеллекта
Разберём, почему у одного решения может быть несколько нравственных оценок и как распределяется ответственность между разработчиком, заказчиком и пользователем. Польза и возможный вред Правила и обязанности Люди и организации, которых касается система Распределённая ответственность
02Регулирование использования AI в России разных странах мира
Научимся различать обязательный закон, добровольный стандарт и рекомендацию, а также проверять, какие нормы относятся к конкретной организации и сценарию. Российские нормы и персональные данные Регламент ЕС об ИИ Подходы ЮНЕСКО и ОЭСР Список требований, которые относятся к проекту
03Конфиденциальность и безопасность данных в системах ИИ
Проверим путь данных от получения до удаления, основания обработки, работу с подрядчиками и меры на случай утечки. Персональные и чувствительные данные Согласие и другие основания Хранение и доступ Порядок действий при утечке
04Компьютерное зрение и права человека
На примере видеоаналитики разберём обезличивание, восстановление изображений, искусственно созданные данные, прозрачность и неодинаковое качество работы модели. Лица и биометрические данные Обезличивание изображений Сравнение качества для разных групп людей Понятное объяснение решения
05Итоговый проект: этический паспорт — описание рисков и мер их снижения
Соберём результаты в один документ и представим план снижения рисков для выбранного проекта. Описание системы и границ применения Карта рисков и мер контроля Результаты проверок План действий при инциденте
Документ после выпуска
Удостоверение ТГУ о повышении квалификации
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Оценка рисков ИИ для бизнеса: этическое и нормативно-правовое регулирование» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 28 сентября 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
