دوره آموزشی آمادگی آزمون گواهینامه پیشرفته حسابرسی هوش مصنوعی ISACA (AAIA)

8 ساعت 10 دقیقهپیشرفته2026-09-10

مدرسین

Packt Publishing

جزئیات دوره

با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌ها، متخصصان ممیزی و حاکمیت فناوری اطلاعات به دانش تخصصی‌تری برای ارزیابی ریسک، انطباق و کنترل سیستم‌های AI نیاز دارند. این دوره با هدف آماده‌سازی شما برای آزمون ISACA AAIA طراحی شده و مفاهیم کلیدی AI Governance، AI Risk Management و AI Assurance را از دیدگاه عملی و سازمانی بررسی می‌کند.

در این دوره، تفاوت‌های حاکمیت و مدیریت ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی با رویکردهای سنتی IT Governance را بررسی می‌کنید و با چارچوب‌های بین‌المللی مانند OECD AI Principles و ISO/IEC 42001 آشنا می‌شوید. همچنین یاد می‌گیرید چگونه الزامات انطباق و استانداردهای مرتبط با AI را در فرآیندهای سازمانی در نظر بگیرید.

بخش دیگری از دوره به امنیت و مسئولیت‌پذیری هوش مصنوعی اختصاص دارد؛ از شناسایی تهدیدها و کاهش ریسک‌های امنیتی گرفته تا بررسی ملاحظات اخلاقی و روش‌های استقرار مسئولانه سیستم‌های AI. در ادامه، تکنیک‌های ممیزی AI، جمع‌آوری شواهد، ارزیابی و تفسیر یافته‌ها و تهیه گزارش‌های مؤثر را بررسی خواهید کرد.

در پایان، با روندهای نوظهور در حوزه AI Assurance آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه اطمینان‌بخشی و کنترل سیستم‌های هوش مصنوعی را در چارچوب حاکمیت سازمانی ادغام کنید. این دوره برای متخصصان IT Audit، به‌ویژه دارندگان مدارکی مانند CISA، CIA یا CPA، و افرادی که قصد دارند دانش خود را در زمینه حاکمیت و ممیزی سیستم‌های هوش مصنوعی توسعه دهند، مناسب است.

اهداف یادگیری
توضیح مفاهیم اصلی AI Governance و تفاوت آن با حاکمیت سنتی فناوری اطلاعات
ارزیابی ریسک‌های مرتبط با توسعه، استقرار و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی
بررسی تفاوت‌های AI Risk Management با رویکردهای سنتی مدیریت ریسک IT
شناسایی چارچوب‌ها و استانداردهای بین‌المللی مرتبط با حاکمیت هوش مصنوعی مانند OECD و ISO/IEC 42001
ارزیابی الزامات انطباق و کنترل‌های مورد نیاز برای فرآیندهای AI
شناسایی تهدیدها و ریسک‌های امنیتی سیستم‌های هوش مصنوعی و روش‌های کاهش آن‌ها
بررسی ملاحظات اخلاقی و اصول Responsible AI در طراحی و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی
جمع‌آوری و ارزیابی شواهد ممیزی و تفسیر یافته‌های مرتبط با سیستم‌های AI
تهیه گزارش‌های مؤثر ممیزی و ارائه یافته‌ها و ریسک‌های شناسایی‌شده به ذی‌نفعان
ادغام AI Assurance و مدیریت ریسک هوش مصنوعی در چارچوب حاکمیت سازمانی و آمادگی برای آزمون ISACA AAIA

سرفصل ها

مقدمه دوره پیشرفته حسابرسی هوش مصنوعی

خوش‌آمدگویی به دوره آموزشی حسابرسی هوش مصنوعی

مبانی حاکمیت هوش مصنوعی و مدیریت ریسک: حاکمیت و ریسک هوش مصنوعی

درک مبانی حاکمیت هوش مصنوعی و ریسک
حاکمیت هوش مصنوعی در مقابل حاکمیت سنتی فناوری اطلاعات
چشم‌انداز ریسک هوش مصنوعی: راهکارهای شناسایی و کاهش
ایجاد اعتماد، شفافیت و پاسخگویی در سیستم‌های هوش مصنوعی
درک مدل‌های هوش مصنوعی: مبانی، قابلیت‌ها و موارد کاربرد
طراحی و اجرای برنامه‌های حاکمیت هوش مصنوعی در عمل

چارچوب‌ها و اصول جهانی هوش مصنوعی: حاکمیت و ریسک هوش مصنوعی

اصول هوش مصنوعی سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD): چارچوبی جهانی برای هوش مصنوعی قابل اعتماد
استانداردهای هوش مصنوعی سازمان بین‌المللی استانداردسازی (ISO): اصول راهنما برای انطباق بین‌المللی
آشنایی با چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی (RMF) موسسه ملی استانداردها و فناوری (NIST)
NIST AI RMF: ارکان اصلی، بهترین شیوه‌ها و کاربردهای استراتژیک
پیاده‌سازی NIST AI RMF: راهنمای گام‌به‌گام
ادغام مدیریت ریسک در سراسر چرخه حیات هوش مصنوعی
استانداردهای جهانی، اصول اخلاقی هوش مصنوعی و همگرایی مقررات
اعتبارسنجی تکنیک‌های تست اعتمادپذیری برای ریسک، انصاف و استحکام

بررسی عمیق استاندارد 42001 سازمان بین‌المللی استانداردسازی (ISO) در زمینه حاکمیت و ریسک هوش مصنوعی

بررسی عمیق ISO 42001
اجزای اصلی سیستم مدیریت هوش مصنوعی (AIMS)
مرور کلی ده بند موجود در ISO 42001
پیوست A استاندارد ISO 42001 - مرور کلی کنترل‌های اختصاصی هوش مصنوعی
مسیر پیاده‌سازی ISO 42001
تطبیق ISO 42001 با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act)، چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST و OECD
ممیزی ISO 42001 - دیدگاه‌های داخلی و خارجی
ادغام سیستم مدیریت هوش مصنوعی (AIMS) با ISO IEC 27001 و ISO 9001

اخلاق هوش مصنوعی، سوگیری و استفاده مسئولانه از داده‌ها در عملیات هوش مصنوعی

مدل‌سازی تهدیدات هوش مصنوعی و ارزیابی ریسک تهاجمی
شناسایی سوگیری، بیش‌برازش و چالش‌های قابلیت اطمینان در هوش مصنوعی
حریم خصوصی و حاکمیت داده در بستر هوش مصنوعی
درک ریسک‌ها و آسیب‌پذیری‌های حریم خصوصی در سیستم‌های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی داده‌محور - مدیریت ورودی‌ها برای دستیابی به نتایج اخلاقی و قابل‌اطمینان

ایمن‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی و کاهش تهدیدات در عملیات هوش مصنوعی

حملات تهاجمی به هوش مصنوعی - تکنیک‌ها، ریسک‌ها و پیشگیری
محافظت در برابر حملات به تمامیت داده در پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی
کاربردهای مخرب هوش مصنوعی - تهدیدات علیه جامعه و سیستم‌ها
ایمن‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی - رسیدگی به تهدیدات، اکسپلویت‌ها و ریسک‌های سیستمی
پاسخ به حوادث هوش مصنوعی - استراتژی‌های بازیابی و مدیریت شکست

طراحی مسئولانه هوش مصنوعی و نظارت بر چرخه عمر در عملیات هوش مصنوعی

طراحی و مدیریت چرخه عمر هوش مصنوعی - از ایده‌پردازی تا بازنشستگی
مهندسی هوش مصنوعی مسئولانه - متدولوژی‌ها و چارچوب‌ها
ایجاد تغییرات سازمانی برای ادغام مؤثر هوش مصنوعی
نظارت پس از استقرار - پایش و نظارت بر خروجی‌های هوش مصنوعی

ممیزی سیستم‌های هوش مصنوعی - روش‌ها و شواهد در ابزارها و تکنیک‌های ممیزی هوش مصنوعی

برنامه‌ریزی و طراحی ممیزی برای حاکمیت و ریسک هوش مصنوعی
تکنیک‌های تست و نمونه‌برداری ممیزی در محیط‌های هوش مصنوعی
جمع‌آوری شواهد ممیزی در سیستم‌های هوش مصنوعی - منابع و تکنیک‌ها
تضمین کیفیت داده و تمامیت تحلیل‌ها در ممیزی‌های هوش مصنوعی
تفسیر یافته‌های ممیزی هوش مصنوعی و گزارش‌دهی نتایج
ساختاردهی و ارائه گزارش‌های ممیزی هوش مصنوعی مؤثر
تبدیل بینش‌های ممیزی هوش مصنوعی به نتایج قابل ارائه به ذینفعان

روندهای نوظهور در تضمین و انطباق هوش مصنوعی در موضوعات نوظهور

ممیزی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
طراحی چارچوب‌های ممیزی مستمر برای نظارت بلادرنگ بر هوش مصنوعی
ادغام ممیزی‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های حاکمیت، ریسک و انطباق (GRC) سازمانی
آمادگی برای بازرسی‌های خارجی و ممیزی‌های نظارتی هوش مصنوعی
ممیزی به عنوان سرویس (AaaS) برای هوش مصنوعی - مدل‌های تضمین مقیاس‌پذیر و تعبیه‌شده

هوش مصنوعی در سازمان - یکپارچه‌سازی‌های کلیدی عملکردی در موضوعات نوظهور

نقش هوش مصنوعی در عملکردهای مدرن ممیزی داخلی
هوش مصنوعی و امنیت سایبری - هم‌افزایی‌ها، تهدیدات و فرصت‌ها
هوش مصنوعی در زنجیره تأمین - ریسک، بهینه‌سازی و شفافیت
خودکارسازی و تحول نیروی کار - رسیدگی به جایگزینی مشاغل