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Schulungsübersicht
Verstehen von AI TRiSM
- Einführung in AI TRiSM
- Die Bedeutung von Vertrauen und Sicherheit in der KI
- Überblick über die Risiken und Herausforderungen von KI
Grundlagen der vertrauenswürdigen KI
- Grundsätze der Vertrauenswürdigkeit von KI
- Sicherstellung von Fairness, Zuverlässigkeit und Robustheit in KI-Systemen
- KI-Ethik und Governance
Risiken Management in der KI
- Identifizierung und Bewertung von KI-Risiken
- Minderungsstrategien für KI-bezogene Risiken
- KI-Risikomanagement-Rahmenwerke
Sicherheitsaspekte der KI
- KI und Cybersicherheit
- Schutz von KI-Systemen vor Angriffen
- Sicherer Lebenszyklus der KI-Entwicklung
Einhaltung von Vorschriften und Data Protection
- Rechtliche Rahmenbedingungen für KI
- KI im Einklang mit Datenschutzgesetzen
- Datenverschlüsselung und sichere Speicherung in KI-Systemen
KI-Modell Governance
- GoVernunftstrukturen für KI
- Überwachung und Prüfung von KI-Modellen
- Transparenz und Erklärbarkeit in der KI
Implementierung von AI TRiSM
- Bewährte Praktiken für die Umsetzung von AI TRiSM
- Fallstudien und Beispiele aus der Praxis
- Werkzeuge und Technologien für AI TRiSM
Die Zukunft von AI TRiSM
- Aufkommende Trends bei AI TRiSM
- Vorbereitung auf die Zukunft von AI in der Wirtschaft
- Kontinuierliches Lernen und Anpassung in AI TRiSM
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für grundlegende KI-Konzepte und -Anwendungen
- Erfahrungen mit Datenmanagement und IT-Sicherheitsgrundsätzen sind von Vorteil
Zielgruppe
- IT-Fachleute und Manager
- Datenwissenschaftler und KI-Entwickler
- Business Führungskräfte und politische Entscheidungsträger
21 Stunden