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Struttura del corso
Comprendere AI TRiSM
- Introduzione all'AI TRiSM
- L'importanza della fiducia e della sicurezza nell'IA
- Panoramica dei rischi e delle sfide dell'IA
Fondamenti di un'IA affidabile
- Principi di affidabilità dell'IA
- Garantire l'equità, l'affidabilità e la robustezza dei sistemi di IA
- Etica e governance dell'IA
Rischio Management nell'IA
- Identificazione e valutazione dei rischi dell'IA
- Strategie di mitigazione dei rischi legati all'IA
- Quadri di gestione del rischio dell'IA
Aspetti di sicurezza dell'IA
- Intelligenza artificiale e sicurezza informatica
- Proteggere i sistemi di IA dagli attacchi
- Proteggi il ciclo di vita dello sviluppo dell'IA
Conformità e Data Protection
- Panorama normativo per l'IA
- Conformità dell'IA alle leggi sulla privacy dei dati
- Crittografia dei dati e archiviazione sicura nei sistemi di intelligenza artificiale
Modello di intelligenza artificiale Governance
- Gostrutture di vernance per l'IA
- Monitoraggio e controllo dei modelli di intelligenza artificiale
- Trasparenza e spiegabilità nell'IA
Implementazione di AI TRiSM
- Best practice per l'implementazione di AI TRiSM
- Casi di studio ed esempi reali
- Strumenti e tecnologie per AI TRiSM
Il futuro dell'IA TRiSM
- Tendenze emergenti nell'AI TRiSM
- Prepararsi per il futuro dell'IA nel business
- Apprendimento continuo e adattamento nell'IA TRiSM
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti e delle applicazioni di base dell'IA
- L'esperienza con la gestione dei dati e i principi di sicurezza IT è vantaggiosa
Pubblico
- Professionisti e manager IT
- Data scientist e sviluppatori di intelligenza artificiale
- Business Leader e responsabili politici
21 ore