课程大纲

理解AI TRiSM

  • AI TRiSM简介
  • AI中信任与安全的重要性
  • AI风险与挑战概述

可信AI的基础

  • AI可信性原则
  • 确保AI系统的公平性、可靠性与鲁棒性
  • AI伦理与治理

AI中的Risk Management

  • 识别与评估AI风险
  • AI相关风险的缓解策略
  • AI风险管理框架

AI的安全方面

  • AI与网络安全
  • 保护AI系统免受攻击
  • 安全AI开发生命周期

合规与Data Protection

  • AI的监管环境
  • AI与数据隐私法律的合规性
  • AI系统中的数据加密与安全存储

AI模型Go治理

  • AI的Go治理结构
  • 监控与审计AI模型
  • AI的透明度与可解释性

实施AI TRiSM

  • 实施AI TRiSM的最佳实践
  • 案例研究与实际示例
  • AI TRiSM的工具与技术

AI TRiSM的未来

  • AI TRiSM的新兴趋势
  • 为未来AI在商业中的应用做好准备
  • AI TRiSM中的持续学习与适应

总结与下一步

要求

  • 了解基本的人工智能概念和应用
  • 具备数据管理和IT安全原则的经验会有帮助

受众

  • IT专业人员和经理
  • 数据科学家和AI开发者
  • Business领导者和政策制定者
 21 小时

即将举行的公开课程

课程分类