Đề cương khóa học

Tìm hiểu về AI TRiSM

  • Giới thiệu về AI TRiSM
  • Tầm quan trọng của sự tin cậy và bảo mật trong AI
  • Tổng quan về các rủi ro và thách thức của AI

Nền tảng của AI đáng tin cậy

  • Các nguyên tắc của AI đáng tin cậy
  • Đảm bảo tính công bằng, độ tin cậy và tính mạnh mẽ trong các hệ thống AI
  • Đạo đức và quản trị AI

Risk Management trong AI

  • Xác định và đánh giá các rủi ro của AI
  • Các chiến lược giảm thiểu rủi ro liên quan đến AI
  • Các khuôn khổ quản lý rủi ro AI

Các khía cạnh bảo mật của AI

  • AI và bảo mật mạng
  • Bảo vệ các hệ thống AI khỏi các cuộc tấn công
  • Vòng đời phát triển AI an toàn

Tuân thủ và Data Protection

  • Bối cảnh quy định cho AI
  • Tuân thủ AI với luật bảo vệ dữ liệu
  • Mã hóa dữ liệu và lưu trữ an toàn trong các hệ thống AI

Quản trị Mô hình AI Go

  • Cấu trúc quản trị Go cho AI
  • Giám sát và kiểm toán các mô hình AI
  • Tính minh bạch và khả năng giải thích trong AI

Triển khai AI TRiSM

  • Các thực tiễn tốt nhất để triển khai AI TRiSM
  • Các nghiên cứu điển hình và ví dụ thực tế
  • Các công cụ và công nghệ cho AI TRiSM

Tương lai của AI TRiSM

  • Các xu hướng mới nổi trong AI TRiSM
  • Chuẩn bị cho tương lai của AI trong kinh doanh
  • Học tập và thích ứng liên tục trong AI TRiSM

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về các khái niệm và ứng dụng AI cơ bản
  • Kinh nghiệm về quản lý dữ liệu và các nguyên tắc bảo mật IT là một lợi thế

Đối tượng

  • Chuyên gia và quản lý IT
  • Nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển AI
  • Business Lãnh đạo và nhà hoạch định chính sách
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories