课程大纲
CAIP™ 课程大纲、学习成果与评核准则
认证认知人工智能专业人员 (CAIP™) 课程由七个单元组成，对应香港政策及全球主要框架。以下为各课程单元、完成后可掌握的能力，以及评核方式。
一览
课程结构
- 总时数
- 不少于 21 小时：至少 18 小时实体面授，另加 3 小时监考考试。
- 授课模式
- 由认证导师面对面实体授课 —— 包括互动讨论、个案研习及治理实务演练。
- 单元
- 七个单元，比重相同，各自对应权威标准及参考框架。
- 语言
- 视乎班期安排，课程可以英语、粤语或普通话授课。
单元
课程单元与学习成果
每个单元对应考试内容大纲 (ECO)。完成该单元后，你将能够：
1. 香港人工智能政策与实务
香港 DPO《人工智能伦理框架》、《生成式人工智能应用指引》、个人资料私隐专员公署《资料保障模范框架》
学习成果
- 解读香港特区政府的人工智能指引，包括 DPO《人工智能伦理框架》及《生成式人工智能应用指引》
- 将个人资料私隐专员公署《资料保障模范框架》应用于处理个人资料的人工智能系统
- 就香港政策工具下的合规人工智能采用向机构提供建议
2. 全球人工智能法规
欧盟《人工智能法案》及主要经济体的监管标准
学习成果
- 阐释欧盟《人工智能法案》以风险为本的架构及按系统类别划分的义务
- 比较主要经济体的监管取向
- 评估企业人工智能部署的跨境合规风险
3. 人工智能生命周期与方法论
全球人工智能项目方法论 (CPMAI)
学习成果
- 运用 CPMAI 方法论端到端规划及管理人工智能项目
- 识别可信人工智能生命周期中的数据、模型及评估关卡
- 识别人工智能项目交付的常见失败模式及预防方法
4. 全球人工智能治理
人工智能治理政策、法规与实务 (AIGP)
学习成果
- 设计符合 AIGP 政策、法规与实务的人工智能治理框架
- 界定负责任人工智能的角色、问责及监督架构
- 草拟治理文件，例如人工智能政策、登记册及检讨节点
5. 人工智能驱动的项目管理
人工智能驱动项目管理最佳实务 (AIPM)
学习成果
- 运用 AIPM 最佳实务领导人工智能驱动的项目
- 将人工智能风险、质量及持份者管理融入交付计划
- 向行政赞助人汇报及量度人工智能项目成果
6. 人工智能风险管理
NIST 人工智能风险管理框架 (NIST AI RMF 1.0)
学习成果
- 将 NIST 人工智能风险管理框架（Govern、Map、Measure、Manage）应用于实际系统
- 识别、评估人工智能风险并排序，包括偏见、不透明及误用
- 为剩余人工智能风险订立控制及监察措施
7. 国际人工智能管理系统
ISO/IEC 42001:2023 人工智能管理系统标准
学习成果
- 解读 ISO/IEC 42001:2023 对人工智能管理系统 (AIMS) 的要求
- 将机构现有流程对应至 AIMS 条款
- 协助机构为 AIMS 实施及审核做好准备
评核
评核准则
- 题目形式
- 多项选择题。约 50 题选择题分阶段进行（每个 3 小时单元 15 题）。
- 及格分数
- 及格分数按各单元题目难度动态计算。考生必须通过所有部分（各部分约 70%–80% 基准）。
- 考试诚信
- 考试为现场监考，杜绝远程深伪冒认，保障资格价值。
- 重考
- 未通过某单元的考生可重考该单元；重考费用请参阅收费页面。