Certified Lead AI Risk Manager Azerbaijan Eğitimi

Kurum genelinde kapsamlı bir AI risk yönetimi programı oluşturun ve iş süreçlerine entegre edin.

Hızla gelişen yapay zeka düzenlemelerini yönetmek isteyen risk ve uyum profesyonellerine yönelik uzmanlık kazanın.

AI yaşam döngüsünden risklerin ele alınmasına kadar gerçek senaryoları kapsayan dokuz uygulamalı çalışma gerçekleştirin.

Certified Lead AI Risk Manager eğitimi, modern kuruluşların yapay zeka kullanımından kaynaklanan riskleri belirlemesi, değerlendirmesi ve yönetmesi için gerekli bilgi, yöntem ve araçları kazandırmaya odaklanır. Eğitim; AI yönetişimi, mevzuata uyum ve etik konularını NIST AI Risk Management Framework ve EU AI Act gibi uluslararası ölçekte kabul gören çerçeveler üzerinden ele alır.

Katılımcılar; önyargı (bias), güvenlik açıkları ve şeffaflık sorunları gibi gerçek hayatta karşılaşılabilecek AI riskleri üzerinde çalışarak ilgili çerçevelerin pratikte nasıl uygulanacağını öğrenir. Programın temel hedeflerinden biri, AI risk yönetiminin yalnızca teknik bir kontrol faaliyeti olarak değil, kurumun genel stratejisine ve yönetişim modeline dahil edilmesi gereken sürekli bir süreç olarak değerlendirilmesini sağlamaktır.

Eğitim kapsamında AI sistemlerinin geliştirilmesi, kullanıma alınması ve yönetilmesine rehberlik eden ISO 42001, ISO 42005, ISO 22989, ISO 23894, ISO 38507, ISO 24028 ve ISO 23053 gibi standartlar incelenir. Bunlara ek olarak NIST AI Risk Management Framework ve MIT AI Risk Repository gibi önemli risk yönetimi kaynakları ve çerçeveleri ele alınır.

Program sonunda katılımcıların sorumlu, mevzuata uyumlu ve etik AI kullanımını destekleyecek kurumsal bir risk yönetimi yaklaşımı geliştirebilmeleri hedeflenir.

Katılımcıların aşağıdaki alanlarda temel bilgi sahibi olmaları önerilir:

• Yapay zeka kavramları ve veri yönetişimi prensipleri
• Kurumsal risk yönetimi veya bilgi güvenliği uygulamaları
• İş ortamlarında kullanılan uyum ve yönetişim yapıları

Bu eğitim özellikle:

• AI ile ilgili girişimleri yöneten risk, uyum ve yönetişim profesyonelleri,
• AI sistemlerini ve bunlara uygulanan kontrolleri değerlendirmekten sorumlu IT ve güvenlik uzmanları,
• Responsible AI uygulamalarını çalışmalarına dahil eden veri bilimciler, AI geliştiricileri ve mühendisler,
• AI risklerinin yönetimi ve azaltılmasına yönelik danışmanlık veren profesyoneller,
• Yapay zeka düzenlemeleri konusunda çalışan hukuk, etik ve uyum danışmanları

için tasarlanmıştır.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• AI risk yönetimi ve yönetişiminin temel kavram ve prensiplerini açıklayabilir,
• NIST AI Risk Management Framework ve EU AI Act gibi çerçeveleri kullanarak uyum ve etik gereksinimleri değerlendirebilir,
• Önyargı, veri güvenliği, şeffaflık ve hesap verebilirlik dahil olmak üzere temel AI risklerini belirleyip değerlendirebilir,
• AI risk azaltma ve olay müdahale stratejileri geliştirebilir ve uygulayabilir,
• AI risk yönetimini daha geniş kurumsal risk, iş ve uyum çerçeveleriyle bütünleştirebilir,
• Gerçek vaka çalışmalarını inceleyerek AI risk kontrollerine ilişkin çıkarımları ve iyi uygulamaları belirleyebilir,
• Yönetişim ve sürekli iyileştirme yoluyla kurum genelinde sorumlu AI kullanımını destekleyebilir.

AI Risk Yönetimine Giriş

Bu bölümde yapay zekanın modern kuruluşlar için sunduğu fırsatlar ile beraberinde getirdiği riskler ele alınır.

• Modern kuruluşlarda AI'ın sunduğu fırsatlar ve ortaya çıkardığı zorluklar
• Temel terimler, tanımlar ve risk yönetimi kavramları
• Küresel AI risk yönetimi standartlarına ve düzenlemelerine genel bakış

Bu bölümün sonunda katılımcılar:

• Uluslararası AI standartları ve çerçevelerinin AI sistemlerinin yönetişimi, geliştirilmesi ve kullanıma alınmasındaki rolünü açıklayabilir,
• AB, Birleşik Krallık, ABD ve diğer bölgelerdeki AI düzenlemelerinin genel yapısını ve bölgeler arasındaki uyum ilişkilerini değerlendirebilir.

AI Risklerinin Belirlenmesi, Değerlendirilmesi ve Ölçülmesi

AI sistemlerinde risklerin nasıl ortaya çıktığı, nasıl sınıflandırılabileceği ve hangi yöntemlerle değerlendirilebileceği incelenir.

• AI kaynaklı riskleri belirleme ve sınıflandırma teknikleri
• Nicel ve nitel risk değerlendirme yöntemleri
• AI modeli güvenilirliği, veri bütünlüğü ve etik risklerin değerlendirilmesi

Bu bölümün sonunda katılımcılar:

• Yapay zekanın temel bileşenlerini ve AI kullanımından kaynaklanan risk, etki ve zararların nasıl ortaya çıkabileceğini belirleyebilir,
• Temel AI risk kaynaklarını değerlendirerek yapılandırılmış AI risk yönetimi uygulamalarının sağlayacağı faydaları açıklayabilir,
• AI yaşam döngüsünün aşamalarını tanımlayabilir ve risklerin bu aşamalar boyunca nasıl değişebileceğini değerlendirebilir.

AI Risklerinin Azaltılması, Yönetişim ve Olay Müdahalesi

Bu bölüm, belirlenen risklerin kontrol edilmesi ve kurumsal bir AI risk yönetimi programının oluşturulması üzerine yoğunlaşır.

• Uyum çerçeveleriyle uyumlu risk azaltma stratejileri tasarlama
• Etik AI kullanımı için yönetişim yapıları geliştirme
• AI hataları veya bias olayları için müdahale ve eskalasyon prosedürleri planlama

Bu bölümün sonunda katılımcılar:

• AI risk yönetimi programının yapısını ve amacını, temel kontrollerin ve çerçevelerin risklerin azaltılmasındaki rolüyle birlikte açıklayabilir,
• AI risk yönetişim yapılarını oluşturabilir, AI sisteminin kapsam ve sınırlarını belirleyebilir ve etkin gözetim için gap analysis gerçekleştirebilir,
• Risk yönetişimini kurumsal hedeflerle uyumlu hâle getirmek için AI risk kriterlerini ve bağlam belirleme yöntemlerini uygulayabilir,
• AI ile ilişkili riskleri, risk kaynaklarını, olayları ve sonuçları belirleyerek bunların sistem ve süreçler arasındaki ilişkilerini haritalandırabilir,
• Hesap verebilirlik, sorumluluk ve izlenebilirliği desteklemek amacıyla AI risk sahipliği atayabilir.

AI Risklerinin İzlenmesi ve Sürekli İyileştirme

AI risk yönetiminin uygulama sonrasında nasıl izleneceği, ölçüleceği ve geliştirileceği ele alınır.

• AI risk performansı için metrik ve KPI'ların oluşturulması
• Denetimler ve etki değerlendirmeleriyle AI sistemlerinin sürekli değerlendirilmesi
• Öğrenilen derslerin kurumsal yönetişim çerçevelerine dahil edilmesi

Bu bölümün sonunda katılımcılar:

• AI risklerinin olasılık, etki ve genel seviyesini değerlendirmek için nitel ve nicel risk analiz yöntemlerini uygulayabilir,
• EU AI Act kategorileri dahil olmak üzere belirlenmiş kriterlere göre AI risklerini değerlendirip önceliklendirebilir,
• Dokümante edilmiş riskleri uygun stratejiler ve kullanım sonrası faaliyetlerle ele alan yapılandırılmış AI risk treatment planları hazırlayabilir,
• AI risk treatment stratejilerini uygulamak için uygun kontrolleri belirleyerek bunların kurumsal süreçlere entegrasyonunu sağlayabilir,
• Uygulanan kontrollerin etkinliğini düzenli olarak gözden geçirerek sürekli risk azaltımını ve dayanıklılığı destekleyebilir.

İş Stratejisinde AI Risk Yönetimi

Son bölümde AI risk yönetiminin kurumun genel stratejisi, yönetişimi ve kurumsal risk yaklaşımıyla nasıl bütünleştirileceği incelenir.

• AI risk yönetimini stratejik planlama ve enterprise risk management çerçeveleriyle ilişkilendirme
• AI operasyonlarında hesap verebilirlik ve etik gözetim sağlama
• Sorumlu ve şeffaf AI inovasyonunu destekleyen kurum kültürü oluşturma

Bu bölümün sonunda katılımcılar:

• Performans metrikleri, kayıt tutma ve öğrenilen dersleri içeren AI risk izleme ve raporlama uygulamalarını hayata geçirebilir,
• İş gücündeki yetkinlik açıklarını ele alan, profesyonel gelişimi ve sorumlu AI operasyonlarını destekleyen yetkinlik ve farkındalık programları oluşturabilir,
• AI risk yönetimi sürecinin etkinliğini izleme, iç denetimler ve performans değerlendirmeleri yoluyla değerlendirebilir,
• AI risk yönetimini optimize etmek ve kurumsal dayanıklılığı geliştirmek için sürekli iyileştirme uygulamalarından yararlanabilir.

Sınav ve Değerlendirme

Katılımcılar eğitimin ardından PECB tarafından gerçekleştirilen resmi sertifikasyon sınavına katılır.