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课程大纲
了解 AI TRiSM
- AI TRiSM简介
- 信任和安全在 AI 中的重要性
- 人工智能风险和挑战概述
可信赖 AI 的基础
- 人工智能可信度原则
- 确保 AI 系统的公平性、可靠性和稳健性
- 人工智能伦理与治理
人工智能中的风险 Management
- 识别和评估 AI 风险
- 人工智能相关风险的缓解策略
- 人工智能风险管理框架
人工智能的安全方面
- 人工智能和网络安全
- 保护 AI 系统免受攻击
- 安全的 AI 开发生命周期
合规性和 Data Protection
- 人工智能的监管环境
- AI 遵守数据隐私法
- 人工智能系统中的数据加密和安全存储
AI模型 Governance
- Go用于 AI 的 vernance structures
- 监视和审核 AI 模型
- 人工智能的透明度和可解释性
实现 AI TRiSM
- 实施 AI TRiSM 的最佳实践
- 案例研究和真实示例
- AI TRiSM 的工具和技术
AI TRiSM的未来
- AI TRiSM的新兴趋势
- 为人工智能在商业中的未来做好准备
- AI TRiSM中的持续学习和适应
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本的人工智能概念和应用
- 具有数据管理和 IT 安全原则的经验是有益的
观众
- IT 专业人员和经理
- 数据科学家和 AI 开发人员
- Business 领导人和政策制定者
21 小时