منهج البرنامج
منهج CAIP™ ومخرجات التعلم ومعايير التقييم
يقوم برنامج محترف الذكاء الاصطناعي الإدراكي المعتمد (CAIP™) على سبع وحدات متوافقة مع سياسات هونغ كونغ والأطر العالمية الرائدة. فيما يلي وحدات البرنامج وما ستتمكن منه بعد كل منها وكيفية تقييمك.
لمحة سريعة
هيكل البرنامج
- المدة الإجمالية
- لا تقل عن 21 ساعة: 18 ساعة محاضرات حضورية مباشرة على الأقل بالإضافة إلى 3 ساعات امتحان مراقب.
- طريقة التقديم
- تدريس حضوري مباشر مع مدربين معتمدين — نقاش تفاعلي ودراسات حالة وتمارين حوكمة.
- الوحدات
- سبع وحدات بأوزان متساوية، كل منها مرتبطة بمعايير وأطر مرجعية موثوقة.
- اللغة
- تُقدَّم الدورات بالإنجليزية أو الكانتونية أو الماندرين بحسب ترتيبات كل دفعة.
الوحدات
وحدات البرنامج ومخرجات التعلم
ترتبط كل وحدة بمخطط محتوى الامتحان (ECO). بعد إتمام الوحدة، ستكون قادراً على:
1. سياسات وممارسات الذكاء الاصطناعي في هونغ كونغ
إطار الذكاء الاصطناعي الأخلاقي من DPO، وإرشادات تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، والإطار النموذجي لحماية البيانات من OPCPD
مخرجات التعلم
- تفسير إرشادات حكومة هونغ كونغ بشأن الذكاء الاصطناعي، بما فيها إطار DPO الأخلاقي وإرشادات تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي
- تطبيق الإطار النموذجي لحماية البيانات من OPCPD على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعالج البيانات الشخصية
- تقديم المشورة للمؤسسات حول التبني المتوافق للذكاء الاصطناعي ضمن أدوات السياسة في هونغ كونغ
2. اللوائح العالمية للذكاء الاصطناعي
قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي والمعايير التنظيمية في المناطق الاقتصادية الكبرى
مخرجات التعلم
- شرح البنية القائمة على المخاطر في قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي والتزاماته بحسب فئة النظام
- مقارنة الأساليب التنظيمية عبر المناطق الاقتصادية الكبرى
- تقييم التعرض للامتثال العابر للحدود في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسية
3. دورة حياة الذكاء الاصطناعي والمنهجية
المنهجية العالمية لمشاريع الذكاء الاصطناعي (CPMAI)
مخرجات التعلم
- تطبيق منهجية CPMAI لتخطيط مشاريع الذكاء الاصطناعي وإدارتها من البداية إلى النهاية
- تحديد بوابات البيانات والنماذج والتقييم في دورة حياة ذكاء اصطناعي موثوقة
- التعرف على أنماط الفشل الشائعة في تسليم مشاريع الذكاء الاصطناعي وكيفية الوقاية منها
4. الحوكمة العالمية للذكاء الاصطناعي
سياسات ولوائح وممارسات حوكمة الذكاء الاصطناعي (AIGP)
مخرجات التعلم
- تصميم إطار حوكمة للذكاء الاصطناعي متوافق مع سياسات ولوائح وممارسات AIGP
- تحديد الأدوار والمساءلة وهياكل الإشراف للذكاء الاصطناعي المسؤول
- صياغة وثائق الحوكمة مثل سياسات الذكاء الاصطناعي والسجلات ونقاط المراجعة
5. إدارة المشاريع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
أفضل ممارسات إدارة المشاريع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (AIPM)
مخرجات التعلم
- قيادة المشاريع المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وفق أفضل ممارسات AIPM
- دمج إدارة مخاطر وجودة وأصحاب مصلحة الذكاء الاصطناعي في خطط التسليم
- قياس نتائج مشاريع الذكاء الاصطناعي ورفع التقارير عنها للرعاة التنفيذيين
6. إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي
إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (NIST AI RMF 1.0)
مخرجات التعلم
- تطبيق إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي (Govern وMap وMeasure وManage) على أنظمة حقيقية
- تحديد مخاطر الذكاء الاصطناعي وتقييمها وترتيب أولوياتها بما في ذلك التحيز والغموض وإساءة الاستخدام
- تحديد ضوابط ومراقبة لمخاطر الذكاء الاصطناعي المتبقية
7. أنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي الدولية
معيار ISO/IEC 42001:2023 لأنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي
مخرجات التعلم
- تفسير متطلبات ISO/IEC 42001:2023 لنظام إدارة الذكاء الاصطناعي (AIMS)
- مواءمة عمليات المؤسسة القائمة مع بنود AIMS
- إعداد المؤسسة لتنفيذ AIMS والاستعداد للتدقيق
التقييم
معايير التقييم
- شكل الأسئلة
- اختيار من متعدد. نحو 50 سؤالاً تُطرح تدريجياً (15 سؤالاً لكل وحدة مدتها 3 ساعات).
- درجة النجاح
- تُحتسب درجة النجاح ديناميكياً لكل وحدة بحسب صعوبة الأسئلة. على المرشح اجتياز جميع الأقسام (بمعيار يقارب 70%–80% لكل قسم).
- نزاهة الامتحان
- الامتحانات حضورية ومراقبة مباشرةً، ما يلغي انتحال الهوية بالتزييف العميق عن بُعد ويحمي قيمة الاعتماد.
- إعادة الامتحان
- يمكن لمن لم يجتز وحدة ما إعادة امتحانها؛ رسوم الإعادة مذكورة في صفحة التسعير.