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

Numero di Partecipanti



Prezzo per Partecipante

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