PECB Sertifikalı Yapay Zeka Risk Yöneticisi Eğitimi
PECB Sertifikalı Yapay Zeka Risk Yöneticisi Eğitimi
Eğitim Hakkında
Yapay zeka sistemleri, kurumların iş süreçlerinde büyük dönüşüm yaratırken aynı zamanda AI risk yönetimi açısından yeni tehditler ve sorumluluklar doğurmaktadır. Bu eğitim, katılımcılara AI risklerinin tanımlanması, değerlendirilmesi, yönetilmesi ve sürekli izlenmesi için gerekli bilgi ve becerileri kazandırmayı amaçlar. Program, NIST AI Risk Management Framework, EU AI Act gibi güncel regülasyonları ve etik ilkeleri kapsar.
Süre
30 Saat (5 Gün)
Başarı Sertifikası
Var
Ön Koşul
Kontrol Ediniz
Uluslararası Sertifika
Var / PECB
Ön Koşul
Temel seviye risk yönetimi, yapay zeka ve veri analitiği bilgisi önerilir.
Eğitim İçeriği
- Yapay zekanın tanımlanması ve kurumlar üzerindeki dönüştürücü etkisinin incelenmesi
- Yapay zeka risklerinin kendine özgü özelliklerinin anlaşılması: önyargı (bias), açıklanabilirlik (explainability), güvenlik ve gizlilik
- Yapay zeka risk yönetimi prensiplerine ve yapay zeka sistem yaşam döngüsüne genel bakış
- Temel yapay zeka yönetişim çerçevelerine giriş: NIST AI Risk Management Framework ve EU AI Act
- Yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanımında etik ilkeler: adalet, hesap verebilirlik ve şeffaflık
- Uygulama: Farklı sektörlerdeki yapay zeka uygulamalarında risk kategorilerinin belirlenmesi
- Yapay zeka risk yönetimi için kurumsal bağlamın oluşturulması: kapsam ve sınırların belirlenmesi
- Yapay zeka risk yönetişim çerçevesinin geliştirilmesi: roller, sorumluluklar ve politikalar
- Yapay zeka risklerini belirleme teknikleri: beyin fırtınası, kontrol listeleri ve senaryo analizi
- Kapsamlı yapay zeka tehdit analizleri için MIT AI Risk Repository kullanımının öğrenilmesi
- Veri, algoritmalar ve dağıtım ortamlarında yapay zekaya özgü güvenlik açıklarının belirlenmesi
- Uygulama: Organizasyon şeması üzerinde yapay zeka risk sahipliği ve sorumluluklarının haritalandırılması
- Yapay zeka risk analiz yöntemleri: nitel ve nicel değerlendirme teknikleri
- Risk seviyelerinin değerlendirilmesi: gerçekleşme olasılığı, etki ve kritiklik puanlaması
- Yapay zeka için risk kabul kriterlerinin ve risk iştahı (risk appetite) tanımlarının oluşturulması
- Yapay zeka risklerine yönelik müdahale stratejilerinin geliştirilmesi: riskten kaçınma, azaltma, paylaşma ve kabul etme
- Yapay zeka sistemleri için güvenlik kontrolleri ve veri gizliliği önlemlerinin tasarlanması
- Otomatik araçlar kullanılarak yapay zeka önyargılarının (bias) tespit edilmesi ve azaltılmasına yönelik stratejilerin uygulanması
- Uygulama: Öncelikli bir yapay zeka risk senaryosu için risk müdahale planının hazırlanması
- Yapay zeka risk izleme programlarının oluşturulması: temel performans göstergeleri (KPIs) ve temel risk göstergeleri (KRIs)
- Yapay zeka sistemlerinin dayanıklılığı ve uyumluluğu için sürekli izleme panellerinin uygulanması
- Paydaşlara yönelik yapay zeka risk raporlaması: yönetici özetleri, uyumluluk raporları ve denetim bulguları
- Çalışanlar ve yöneticiler için yapay zeka farkındalık ve eğitim programlarının geliştirilmesi
- Yapay zeka risk yönetimi performansının edinilen deneyimler ve düzeltici faaliyetlerle sürekli iyileştirilmesi
- Yapay zeka risk yönetiminin kurumsal risk yönetimi (Enterprise Risk Management - ERM) sistemleriyle entegre edilmesi
- Uygulama: Ölçütleri ve raporlama sıklıkları tanımlanmış bir yapay zeka risk izleme planının hazırlanması
- Tüm yetkinlik alanlarının gözden geçirilmesi: temel prensipler, yönetişim, risk belirleme, değerlendirme ve izleme
- PECB sınav yapısı ve soru türlerinin detaylı incelenmesi
- 3 saatlik sınav sürecinde etkili zaman yönetimi stratejilerinin öğrenilmesi
- Senaryo tabanlı ve çoktan seçmeli soruların analiz edilmesi ve doğru cevaplanmasına yönelik tekniklerin uygulanması
- Tüm eğitim modüllerini kapsayan örnek sınav soruları ile kapsamlı pratik yapılması
- Zorlayıcı konuların açıklığa kavuşturulması ve final soru-cevap oturumu
- Uygulama: Tam kapsamlı örnek PECB Certified Lead AI Risk Manager sınavının uygulanması
Kazanımlar
- AI risk tedavi seçeneklerini formüle ederek (avoidance, reduction, sharing, retention) risklere karşı stratejik çözümler geliştirebileceksiniz.
- Bias tespiti ve azaltma stratejilerini uygulamak için otomatik araçlardan faydalanarak daha adil sistemler oluşturabileceksiniz.
- AI güvenlik kontrolleri ve veri gizliliği önlemleri tasarlamak ile güvenli yapay zeka altyapısı kurabileceksiniz.
- AI risk izleme programları ve KPI/KRI metrikleri oluşturarak riskleri sürekli takip edebileceksiniz.
- Sürekli izleme dashboardları ile sistem dayanıklılığını ve uyumu takip etme becerisi kazanabileceksiniz.
- AI risk raporlarını yönetim ve paydaşlara sunarak (executive summary, compliance report) karar vericilere doğru bilgi aktarabileceksiniz.
- Çalışanlar ve liderlik için AI farkındalık ve eğitim programları geliştirerek kurumsal kültürü güçlendirebileceksiniz.
- AI risk yönetimini kurumsal ERM sistemleriyle entegre ederek sayesinde risk yönetimini bütünsel hale getirebileceksiniz.
- Deneyimlerden ders çıkararak risk yönetim performansını optimize ederek sürekli gelişim sağlayabileceksiniz.
- PECB sınav yapısını ve soru tiplerini öğrenerek sınava hazırlık sürecinizi planlayabileceksiniz.
- Mock exam uygulamaları ile sınav pratiği ve zaman yönetimi becerisi kazanarak sınavda başarı şansınızı artırabileceksiniz.
Hedef Kitle
- Yapay zeka sistemlerini güvenli ve etik şekilde yöneten tüm profesyoneller
- PECB Certified Lead AI Risk Manager sertifikasyonuna hazırlanmak isteyen profesyoneller
- BT güvenlik uzmanları
- Uyum ve regülasyon uzmanları
- Risk yöneticileri
- AI proje yöneticileri
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
