AI Governance: Stratégia - Érték - Kockázat - Governance az első perctől
Megfelelés és értékteremtés az EU AI Act és más AI szabályozások között: építs működő AI governance keretrendszert a kockázatkezeléstől és a kockázati besorolástól a belső szabályozásig.
Mit fogsz tanulni?
8 hét alatt az AI alapfogalmaitól az EU AI Act-megfelelésen át a komplett vállalati governance keretrendszer felépítéséig.
1 Bevezetés a mesterséges intelligencia világába Az AI alapfogalmainak, típusainak, üzleti alkalmazásainak és az irányítás szükségességének bemutatása.
- Mi az a mesterséges intelligencia?
- Milyen GenAI-os megoldások vannak?
- Esetek, amik miatt az AI-t kockázattudatosan kell kezelni
- Mit tekintünk MI-nek és MI-rendszernek az EU AI Act szerint?
- Hol és hogyan használják a szervezetek a mesterséges intelligenciát?
- Megvalósítási modellek szerinti használat
- Nemzetközi és hazai trendek áttekintése
- Miért van szükség irányításra és szabályozásra?
- Mi történik szabályozás és keretrendszer nélkül?
- Miért fontos az AI Governance?
- Megfelelőségi kockázatok
- Változásmenedzsment
- IT biztonsági akadályok
- Szervezeti széttagoltság
2 AI Governance: oktatás és Data Governance Az AI governance alappillérei, az AI literacy szintjei és az adatkormányzás összefüggései.
- Az AI Governance alappillérei
- Az oktatás szerepe, vezetői kompetenciák
- Digital Literacy - AI Literacy - Data Literacy
- MI alapjártassági képzés (AI Literacy és EU AI Act)
- Az AI jogi és üzleti kockázatai
- AI technológiák és üzleti szempontok
- Mi AI-képes és mi nem?
- Középvezetők kulcsszerepe az AI bevezetésben
- AI-specifikus képzések rendszergazdáknak (IT Ops)
- Miért kulcsfontosságú a Data Governance az AI-ban?
- Data Governance alapfogalmak
- Öt adatgazdálkodási alapelv a sikerért
- A Data Governance kialakításának főbb lépései
- Cloud adatkezelés keretrendszer
- Data Governance és AI Governance összefüggései
- Mi az az AIMS?
- Kötelező adatirányítási követelmények az AIMS-ben
- A Data Governance fókuszpontjai az ISO 42001-ben
3 AI Governance: szabályozás és megfelelés Az EU AI Act részletes megismerése, a kockázatalapú megközelítés és a megfelelőségi dokumentáció.
- Mi az az MI rendelet?
- A kockázatalapú megközelítés alaplogikája
- A négy kockázati kategória
- Mi az AI rendszer az AI Act szerint?
- Milyen szerepkörben érintett a vállalatod?
- Tiltott AI gyakorlat elkerülése és kiderítése
- Mi a teendő tiltott MI gyakorlat esetén?
- IT rendszer átvilágítási kérdőív
- Beszállítók átvilágítása kérdőív
- AI jártasság mint kötelező megfelelési elem
- Shadow AI kockázatai
- Általános célú AI rendszerek (GPAI) EU AI Act megfelelési követelményei
- AI Governance és GPAI megfelelési dokumentációs csomag
- Kisvállalatok minimális elvárásai
- Általános célú MI modellek - szerzői jog
- Magas kockázatú rendszerek és szolgáltatóik követelményei
- Mesterséges intelligencia használati szabályzat
4 AI Governance keretrendszere, megbízható MI keretrendszer A governance keretrendszer gyakorlati felépítése, szervezeti struktúrák és a megbízható AI pillérei.
- AI Governance fő kihívásai
- Hogyan válaszd ki a vállalati AI irányítási struktúrádat?
- Hogyan szerezz vezetői támogatást?
- Multidiszciplináris AI irányító csapat kialakítása
- Irányelvek, szabályzatok és szabványok megalkotása
- AI bevezetések üzleti alapú priorizálása
- Folyamatos monitorozás és fejlesztés
- Gartner AI Governance keretrendszerek
- Hatékony AI Governance csapat felépítése
- Hourglass modell (felső, középső, alsó szint)
- MI életciklus menedzsment
- MI biztonság
- Emberi autonómia és felügyelet
- Technikai megbízhatóság és biztonság
- Magánélet védelme és adatkormányzás
- Átláthatóság, magyarázhatóság
- Sokszínűség, diszkriminációmentesség, méltányosság
- Társadalmi és környezeti jólét, elszámoltathatóság
5 AI Governance stratégia és MI a nagyvállalati környezetben AI stratégia kialakítása, értéklánc-integráció és változásmenedzsment.
- MI stratégia és fókuszterületei
- Ajánlott lépések egy vállalati AI stratégia kialakításához
- MI és vállalati értéklánc
- Projekt- és folyamatintegráció
- Felelős bevezetési ütemterv
- Felelős bevezetés és pilot programok
- Szervezetfejlesztés és kultúra
- ADKAR modell
- Stratégiák a sikeres AI változáskezeléshez
- AI Readiness és AI Maturity
6 AI fejlesztés és üzemeltetés alapjai MLOps megközelítés, ML pipeline, CI/CD és az AI-rendszerek működtetésének gyakorlati aspektusai.
- Model-based DevOps megközelítés
- Szolgáltatás monitorozása (health)
- MLOps stack komponensek
- Gépi tanulási pipeline áttekintése
- Teljes MLOps ökoszisztéma
- Hatfázisú ML Pipeline
- Continuous Delivery modellek
- CI/CD megközelítések összehasonlítása
- AI rendszer működtetése és felügyelete
- Adatok az AI-rendszerekben
- Információ az érdekelt felek számára
Miért érdemes belevágnod?
A ChatGPT, Copilot, Gemini és hasonló AI-eszközök mára a mindennapi munka részévé váltak, a legtöbb szervezetnél viszont még mindig hiányzik a használatukra vonatkozó szabályozás. Ez az úgynevezett „Shadow AI” jelenség komoly adatbiztonsági és üzleti kockázatot rejt: céges adatok szivároghatnak ki, vagy akár jogi következményekkel is járhat. Az EU AI Act 2024 augusztusa óta hatályban van, 2026-tól pedig kötelező érvénnyel szabályozza a magas kockázatú AI-rendszerek fejlesztését és használatát.
A vezetők többsége szerint az AI kritikus fontosságú a versenyképességhez, mégis kevesen érzik magukat felkészültnek az auditálhatóságra, a kockázatok és a jogi következmények kezelésére. Pontosan itt jön képbe az AI Governance szakértő: hidat képez a technológia, a jog és az üzlet között, és ezzel nélkülözhetetlen szereplővé válik a szervezetében.
A képzésen megtanulod, hogyan tehető egy AI-modell auditálhatóvá és átláthatóvá, milyen adatminőségi és torzítási kockázatokra kell figyelni, és hogyan tudsz proaktívan hozzájárulni a vállalati compliance-működéshez. Így nemcsak működő, hanem felelős, etikus és jogilag is védhető rendszerek létrehozásához kapsz eszköztárat, olyan tudással, ami szinte minden iparágban hasznosítható, ahol adatvezérelt döntéshozatal, automatizálás vagy mesterséges intelligencia van jelen.
- Munka mellett végezheted, rugalmas időbeosztással
- Gyakorlati projekteken keresztül, oktatói mentorálással
- LinkedIn profilodba beágyazható tanúsítvány
Ismerd meg oktatódat
Dalos-Kovács Gabriella
MBA - AI Officer & Strategist
Több mint 15 éve vezetek vállalati digitális és technológiai projekteket, az utóbbi években kiemelten a mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazására, üzleti bevezetésére és irányítására fókuszálok.
AI Officerként és AI strategistként abban támogatom a vállalatokat, hogy az AI kontrollált, auditálható és mérhető üzleti értéket teremtő módon épüljön be a működésükbe.
Kinek ajánlott?
- Jogi és compliance szakemberek, akik az EU AI Act elvárásait gyakorlatra fordítanák
- IT projektvezetők és product ownerek, akik AI-alapú termékeket vezetnek be
- Innovációs, adatmenedzsment és üzletfejlesztési szakemberek
- Pályamódosítók, akik AI compliance vagy AI officer pozícióba lépnének
- ChatGPT-t, Copilotot, Geminit használó szakemberek
Kinek nem ajánlott?
- Akik technikai, fejlesztői AI-tudást keresnek (modellépítés, kódolás)
- Akiknek szervezetében egyáltalán nem merül fel AI-eszközök használata
- Akik kizárólag elméleti jogi előadásra számítanak, a képzés gyakorlati keretrendszer-építésre épül
- Akik kész, egyetemes sablont várnak a saját szervezetre szabás munkája nélkül
Mik a képzés előkövetelményei?
Ezt a képzést bárki követni tudja, technikai vagy programozói előképzettség nélkül is, a tananyag az AI felelős vállalati alkalmazása iránt érdeklődőknek érthető. Előnyt jelent, de nem feltétel, ha van vállalati működési, adatkezelési, compliance vagy projektmenedzsment tapasztalatod, és szintén jól jön, ha rendelkezel alapvető digitális, üzleti vagy jogi ismeretekkel. Ezek gyorsítják a haladást, de a képzés a nulláról építi fel a szükséges keretrendszert.
Hogyan fogsz tanulni?
Rugalmas időbeosztás
A tanfolyamot munka mellett is végezheted, hiszen a tananyag elsajátítása heti 8-12 óra elfoglaltságot igényel összesen, melyet saját időbeosztás szerint dolgozhatsz fel.
Gyakorlatorientált oktatás
Minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani.
Interaktív digitális tananyag
A gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
Oktatói mentoring
A képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
Konzultációk
Valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
Limitált férőhely
A fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Minőségbiztosított képzések
Képzéseink szakmai minőségbiztosítását az iparági vezető technológiai vállalatok és a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi.
- Tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és LinkedIn profilodhoz csatolhatsz
- Bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket
- Segíti a szakmai előmeneteledet és karriered fejlődését
Jó társaságban leszel!
Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.
Tudtad?
A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!
Elvégzett képzés: AI Governance: Stratégia – Érték – Kockázat – Governance az első perctől
„Egy teljesen új világot nyitott meg előttem, hatalmas tudásanyagot és óriási gyakorlati segítséget adva. A kurzus dinamikája (önálló feldolgozás, házi feladatok, live alkalmak) tökéletes a hatalmas anyag feldolgozásához, még akkor is, ha néha túl sűrűnek tűnt. Gabriella fantasztikus a tudásával, tapasztalatával és elhivatottságával - ezzel az attitűddel teljes elköteleződésemet megnyerte a témának. Hálásan köszönöm!"
Hallgatói közösség
A több mint 9100 tagot számláló hallgatói közösségünket főként olyan, az iparágban vezető IT-cégek és szoftverfejlesztő cégek munkatársai alkotják, akik folyamatosan fejleszteni szeretnék meglévő készségeiket.
Légy Te is tagja közösségünknek!
Következő indulási dátumok
Más időpont érdekel?
Add meg az e-mail címed, és szólunk, ha új időpontot hirdetünk meg.
Fizetési lehetőségek
Többféle fizetési lehetőséget biztosítunk, hogy a legmegfelelőbb opciót válaszd.
Online fizetés bankkártyával
Az OTP SimplePay az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás — gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.
Kamatmentes részletfizetés
Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.
Fizetés banki átutalással, egy összegben
Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma — írj nekünk, és ebben is segítünk.
Készen állsz a jelentkezésre?
Jelentkezz most, és kezdd el a fejlődést!
Gyakran Ismételt Kérdések
Szükséges-e technikai háttér a képzéshez?
Nem. A képzést úgy terveztük, hogy bárki számára érthető legyen, aki az AI felelős vállalati alkalmazásában érdekelt. Technikai előképzettség nem szükséges.
Mennyire rugalmas az időbeosztás?
Nagyon rugalmas. A heti 8-12 óra terhelés saját tempóban, munka mellett végezhető, a tananyag pedig 1 évig korlátlanul visszanézhető.
Van-e pénzvisszafizetési garancia?
Igen, 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk a képzés indulásától számított 8 napig.
Kifizethető-e részletekben a díj?
Igen, kamatmentes részletfizetés lehetséges, és áfás számla, valamint utalásos fizetés is elérhető.
Kik tanítják a képzést?
Dalos-Kovács Gabriella, MBA, AI Officer és strategist, aki 15+ éves tapasztalattal egy magyarországi nagy informatikai/telekommunikációs holdingnál felel az AI stratégiáért és az EU AI Act-megfelelésért.