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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