AI Management System
วันอาทิตย์ที่ 12 และ 19 มกราคม 2568 เวลา 9.00 – 12.00 น.
เวลา 9.00 – 12.00 น.
พิเศษลงทะเบียนก่อนเริ่มเรียน 14 วัน ได้รับส่วนลดค่าลงทะเบียนทันที !
- สำหรับนักศึกษาปัจจุบัน ม.มหิดล เหลือเพียง 7,020 บาท (จาก 7,800 บาท)
- นักศึกษาสถาบันอื่น เหลือเพียง 8,100 บาท (จาก 9,000 บาท)
- บุคลากร/ ศิษย์เก่า ม.มหิดล/ ผู้ที่เคยอบรมกับ Datalent เหลือเพียง 8,820 บาท (จาก 9,800 บาท)
- บุคคลทั่วไป เหลือเพียง 10,620 บาท (จาก 11,800 บาท)
หลักการและเหตุผล
การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในองค์กรกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งนำมาทั้งโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ การมีระบบบริหารจัดการ AI ที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งเพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งาน AI เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ขององค์กร มาตรฐาน ISO/IEC 42001:2023 ได้กำหนดแนวทางในการพัฒนาและดำเนินการระบบบริหารจัดการ AI หลักสูตรนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจและสามารถประยุกต์ใช้แนวทางดังกล่าวได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วัตถุประสงค์
-
- เมื่อจบหลักสูตร ผู้เรียนจะสามารถ:
- เข้าใจองค์ประกอบสำคัญของระบบบริหารจัดการ AI ตามมาตรฐาน ISO/IEC 42001:2023
- วิเคราะห์บริบทขององค์กรและความต้องการของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องกับ AI
- พัฒนานโยบายและวัตถุประสงค์ด้าน AI ที่สอดคล้องกับกลยุทธ์ขององค์กร
- ประเมินและจัดการความเสี่ยงและผลกระทบของ AI
- วางแผนและดำเนินการระบบบริหารจัดการ AI อย่างมีประสิทธิภาพ
- ประเมินผลการดำเนินงานและปรับปรุงระบบบริหารจัดการ AI อย่างต่อเนื่อง
- ประยุกต์ใช้แนวทางการควบคุม AI ตามมาตรฐานในองค์กร
หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง
-
- ผู้บริหารระดับสูงและผู้จัดการที่รับผิดชอบด้าน AI
- ผู้เชี่ยวชาญด้านการบริหารจัดการระบบ IT และ AI
- ผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการพัฒนาและดำเนินการระบบ AI ในองค์กร
- ผู้ตรวจสอบและผู้ประเมินระบบบริหารจัดการ AI
ความรู้พื้นฐาน
ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน
กำหนดการ
| วันที่ | เวลา | หัวข้อ |
|
วันที่ 1
|
9.00 – 10.30 |
o Understanding the organization and its context o Understanding the needs and expectations of interested parties o Determining the scope of the AI management system o AI management system
o Leadership and commitment o AI policy o Roles, responsibilities and authorities
o Actions to address risks and opportunities o AI objectives and planning to achieve them o Planning of changes
o Resources o Competence o Awareness o Communication o Documented information |
|
10.30 – 12.00 |
o Operational planning and control
o AI risk assessment
o AI risk treatment
o AI system impact assessment
o Monitoring, measurement, analysis and evaluation o Internal audit o Management review
|
