دوره آموزشی مهارت‌های ضروری ریسک و مقررات هوش مصنوعی برای مهندسان GRC

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) با سرعتی بی‌سابقه در حال ورود به سازمان‌ها و فرآیندهای کسب‌وکار است؛ اما بسیاری از ساختارهای حاکمیتی، مدیریت ریسک و انطباق (Governance, Risk, and Compliance - GRC) هنوز برای پاسخ‌گویی به چالش‌های جدید آن آماده نیستند. در همین حال، نهادهای قانون‌گذار در سراسر جهان با توسعه چارچوب‌ها و قوانین جدید تلاش می‌کنند استفاده مسئولانه، ایمن و شفاف از سیستم‌های هوش مصنوعی را تضمین کنند.

در این دوره، AJ Yawn متخصص امنیت سایبری، شما را با نقطه اتصال میان هوش مصنوعی و مهندسی حاکمیت، ریسک و انطباق (GRC Engineering) آشنا می‌کند و پایه‌های لازم برای درک و مدیریت چشم‌انداز در حال تغییر مقررات هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. در طول دوره، ابتدا با مفاهیم پایه هوش مصنوعی (AI Fundamentals) آشنا می‌شوید و تفاوت‌های مهم آن با نرم‌افزارهای سنتی از نظر ریسک، پیچیدگی و الزامات کنترلی را بررسی می‌کنید.

سپس اهمیت حاکمیت هوش مصنوعی (AI Governance) و دلایل شکل‌گیری سریع قوانین و استانداردهای مرتبط را تحلیل کرده و با سه چارچوب اصلی در حوزه مدیریت هوش مصنوعی سازمانی آشنا می‌شوید: استاندارد مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی ISO 42001، چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST AI Risk Management Framework و قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act).

این دوره به شما کمک می‌کند الزامات اختصاصی هوش مصنوعی را به فرآیندهای موجود مدیریت ریسک و انطباق سازمانی متصل کنید. همچنین با روش‌های عملیاتی‌سازی حاکمیت هوش مصنوعی مانند ثبت ریسک‌ها (Risk Registers)، کارت‌های مدل (Model Cards)، کنترل‌های چرخه توسعه نرم‌افزار (CI/CD Integration) و رویکردهای ارزیابی و پایش مدل‌ها آشنا خواهید شد.

با پایان این دوره، درک جامعی از نحوه مدیریت ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی، اجرای کنترل‌های حاکمیتی و آماده‌سازی سازمان برای الزامات قانونی آینده به دست خواهید آورد؛ مهارتی که برای متخصصان امنیت سایبری، GRC، مدیریت ریسک و فناوری اطلاعات در عصر هوش مصنوعی ضروری است.

🎯 اهداف یادگیری
تشریح مفاهیم پایه هوش مصنوعی (AI Fundamentals) و تحلیل تفاوت‌های آن با نرم‌افزارهای سنتی از نظر ریسک و کنترل‌های امنیتی
تعریف الزامات کلیدی، کنترل‌ها و ساختار استاندارد مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی ISO 42001
به‌کارگیری چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST AI RMF در فرآیندهای حاکمیت، ریسک و انطباق سازمانی
تحلیل چهار عملکرد اصلی NIST AI RMF شامل Govern، Map، Measure و Manage برای مدیریت چرخه عمر هوش مصنوعی
بررسی الزامات قانونی، سطوح ریسک و تعهدات سازمان‌ها در قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act)
طراحی رویکردهای حاکمیتی برای مدیریت ریسک سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
ایجاد و مدیریت ثبت ریسک‌ها (Risk Registers) برای شناسایی و کنترل تهدیدهای مرتبط با مدل‌های AI
استفاده از ابزارهایی مانند کارت‌های مدل (Model Cards) برای افزایش شفافیت و قابلیت ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
یکپارچه‌سازی الزامات حاکمیت هوش مصنوعی با فرآیندهای توسعه نرم‌افزار و چرخه CI/CD
پیاده‌سازی رویکردهای عملی برای آماده‌سازی سازمان‌ها جهت انطباق با استانداردها و مقررات نوظهور هوش مصنوعی