Artificial intelligence is advancing faster than the rules designed to contain it — which is why organizations are suddenly being asked to navigate a landscape where legislation, technical governance, and real-world practice collide. AI Regulation and Compliance steps into that space, translating complex frameworks into something operational, measurable, and workable for the people who rely on AI every day.
Our instructor-led live training courses follow the rhythm of modern governance: risk classification, transparency obligations, data-handling standards, human oversight expectations, and the shifting responsibilities that fall on deployers, providers, and end users. Participants examine how policies like the EU AI Act, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, and emerging national regulatory models shape day-to-day decisions — from procurement to design to frontline use.
Online live training delivers these concepts through an interactive remote desktop, giving teams space to test documentation workflows, evaluate compliance scenarios, and practice governance tasks in a controlled environment.
Onsite sessions in Calgary, whether at customer premises or within NobleProg training centers, bring regulation into the physical workspace — allowing participants to map obligations directly onto existing processes, sector requirements, and organizational culture.
Also known as AI Governance, AI Compliance, or AI Regulatory Readiness, this course track prepares professionals to interpret obligations, reduce risk exposure, and align organization AI usage with the rapidly evolving legal landscape.
NobleProg — Your Local Training Provider
Calgary - Macleod Place II
5940 Macleod Trail SW, Calgary, Canada, T2H2H4
Stratégiquement situé à quelques minutes du centre-ville, le centre offre un accès facile car il se trouve à côté de deux routes principales et la station Chinook Light Rapid Transit est à seulement deux pâtés de maisons.
The EU AI Act is a comprehensive regulatory framework that establishes obligations for organisations building, deploying, or overseeing AI systems.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level governance, compliance, and risk professionals who wish to build, evaluate, and maintain AI governance programs aligned with the EU AI Act.
Following completion of this course, participants will be able to:
Interpret regulatory obligations and map them to internal controls.
Develop documentation, governance mechanisms, and compliance workflows.
Assess AI risks, monitor systems, and perform ongoing compliance checks.
Prepare the organisation for internal and external audits under the EU AI Act.
Format of the Course
Regulatory briefings with real-world examples.
Hands-on exercises in mapping controls and drafting compliance documents.
Workshop-style activities for risk analysis and audit preparation.
Course Customization Options
This course can be adapted to the organisation’s sector, regulatory exposure, and AI maturity level.
The EU AI Act is a regulatory framework designed to ensure trustworthy, safe, and transparent deployment of AI systems.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level and intermediate-level managers who wish to understand organisational obligations, governance expectations, and strategic implications of aligning with the EU AI Act.
Upon completion of this course, participants will be able to:
Interpret the EU AI Act’s requirements in a management context.
Define strategic priorities and investment areas to support compliance.
Establish governance structures, accountability lines, and oversight mechanisms.
Communicate obligations, risks, and expectations across business units.
Format of the Course
Instructor-led presentations supported by case studies.
Group discussions and scenario-based decision-making activities.
Practical exercises focused on governance planning and documentation.
Course Customization Options
The curriculum can be adapted to your organisation’s sector, maturity level, and governance model.
This course is a technical, hands-on programme that shows how to implement engineering controls, observability, and automation required to meet the EU AI Act compliance obligations.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level IT professionals who wish to implement secure, auditable pipelines and runtime safeguards to demonstrate compliance with Article 4 and related obligations.
After completing this training, participants will be able to:
Design CI/CD pipelines that incorporate governance checks and automated tests for prohibited practices.
Implement logging, monitoring, and audit trails to produce compliance evidence.
Apply technical mitigations for high-risk behaviours and configure runtime safeguards.
Prepare technical documentation and artifacts required for conformity assessments and audits.
Format of the Course
Technical lectures with architecture diagrams and demonstrations.
Hands-on labs building CI/CD pipelines and monitoring stacks.
Practical exercises producing documentation and audit artifacts.
Course Customization Options
Content can be tailored to your organisation’s toolchain, cloud provider, and internal compliance workflows.
The EU AI Act is a regulatory framework that sets rules for the development, deployment, and use of AI systems within the EU and for services offered to EU users.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level end users who wish to understand their obligations and safe practices under the EU AI Act.
Upon completion of this training, participants will be able to:
Identify prohibited AI practices under Article 4 and recognise examples in workplace systems.
Follow organisational policies and safe-use procedures when interacting with AI systems.
Report incidents, biases, or unexpected model behaviour through the correct channels.
Document simple compliance evidence required by supervisors or auditors.
Format of the Course
Interactive presentations with plain-language explanations of legal requirements.
Role-specific exercises and realistic workplace scenarios.
Guided practice in reporting incidents and completing simple compliance checklists.
Course Customization Options
Content can be tailored to reflect your organisation’s AI inventory, policies, and reporting channels.
L'IA et l'apprentissage automatique sont des technologies en évolution rapide, avec des implications significatives pour la gouvernance des données et la conformité organisationnelle.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire en gouvernance, confidentialité et conformité qui souhaitent comprendre comment mettre en œuvre des pratiques robustes de gouvernance des informations dans les environnements utilisant l'IA et l'apprentissage automatique.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique dans un contexte de gouvernance des informations.
Identifier les domaines typiques où l'IA/ML est déployée dans les organisations et les risques connexes en matière de gouvernance des informations.
Évaluer comment l'IA/ML interagit avec les principes de protection des données, la gestion des documents et la qualité des données.
Appliquer des évaluations d’impact sur la protection des données (EIOPD), des cadres de gouvernance et des approches de mitigation des risques aux projets d'IA/ML.
Format du cours
Conférence interactive et discussion.
Exemples de cas réels et analyse de cadres.
Activités de groupe et parcours guidés à travers des documents.
Options de personnalisation du cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Ce formation en direct, encadrée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires de l'IA, aux dirigeants d’entreprise et aux responsables de conformité qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre des pratiques éthiques dans les systèmes d'IA. Le cours couvre les principaux cadres éthiques, les normes réglementaires comme le règlement AI de l'UE, ainsi que des techniques pratiques pour auditer les systèmes d’IA afin de minimiser les biais et renforcer la transparence.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'IA responsable, y compris l'équité, la responsabilité et la transparence.
Identifier et atténuer les biais au sein des systèmes d’IA.
Mettre en œuvre des cadres éthiques et réaliser des audits d'IA pour garantir la conformité.
Appliquer des stratégies de gouvernance pour gérer les risques éthiques lors du déploiement de l’IA.
La formation AIGP enseigne comment développer, intégrer et mettre en œuvre des systèmes d'IA fiables conformément aux lois et politiques émergentes. Le programme offre un aperçu de la technologie IA, une étude des lois actuelles et des stratégies pour la gestion des risques, les considérations de sécurité et de sûreté, la protection de la vie privée et d'autres sujets.
Acquérir une connaissance fondamentale des systèmes d'IA et de leurs cas d'utilisation, des impacts de l'IA et de la compréhension des principes de l'IA responsable.
Démontrer une compréhension de la manière dont les lois actuelles et émergentes s'appliquent aux systèmes d'IA, et comment les grands cadres peuvent être gouvernés de manière responsable.
Montrer une compréhension du cycle de vie de l'IA, du contexte dans lequel sont gérés les risques de l'IA et la mise en œuvre d'une gouvernance de l'IA responsable.
Faire preuve de sensibilisation aux préoccupations imprévues liées à l'IA et connaître les questions débattues autour de la gouvernance de l'IA.
Cette formation enseigne des concepts critiques de gouvernance de l'IA qui sont également essentiels pour l'examen de certification AIGP. Bien que ce ne soit pas un cours purement préparatoire au test, cette formation est appropriée pour les professionnels qui prévoient de se certifier ainsi que pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en gouvernance de l'IA. La formation et l'examen sont basés sur la même base de connaissance.
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