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Programa del Curso
Descripción de AI TRiSM
- Introducción a AI TRiSM
- La importancia de la confianza y la seguridad en la IA
- Visión general de los riesgos y desafíos de la IA
Fundamentos de una IA fiable
- Principios de la confiabilidad de la IA
- Garantizar la equidad, la fiabilidad y la solidez de los sistemas de IA
- Ética y gobernanza de la IA
Riesgo Management en IA
- Identificación y evaluación de los riesgos de la IA
- Estrategias de mitigación de los riesgos relacionados con la IA
- Marcos de gestión de riesgos de IA
Aspectos de seguridad de la IA
- IA y ciberseguridad
- Protección de los sistemas de IA frente a los ataques
- Ciclo de vida de desarrollo de IA seguro
Cumplimiento y Data Protection
- Panorama regulatorio de la IA
- Cumplimiento de las leyes de privacidad de datos por parte de la IA
- Cifrado de datos y almacenamiento seguro en sistemas de IA
Modelo de IA Governance
- Goestructuras de vernance para IA
- Supervisión y auditoría de modelos de IA
- Transparencia y explicabilidad en IA
Implementación de AI TRiSM
- Prácticas recomendadas para implementar AI TRiSM
- Estudios de casos y ejemplos del mundo real
- Herramientas y tecnologías para AI TRiSM
El futuro de la IA TRiSM
- Tendencias emergentes en IA TRiSM
- Prepararse para el futuro de la IA en los negocios
- Aprendizaje continuo y adaptación en IA TRiSM
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos y las aplicaciones de la IA
- La experiencia con la gestión de datos y los principios de seguridad de TI es beneficiosa
Audiencia
- Profesionales y gerentes de TI
- Científicos de datos y desarrolladores de IA
- Business Líderes y responsables políticos
21 horas