Eğitim İçeriği

AI TRiSM'i Anlamak

  • AI TRiSM'e Giriş
  • AI'da güven ve güvenliğin önemi
  • AI risklerinin ve zorluklarının genel bakışı

Güvenilir AI'nın Temelleri

  • AI güvenilirliğinin ilkeleri
  • AI sistemlerinde adalet, güvenilirlik ve sağlamlığın sağlanması
  • AI etiği ve yönetişimi

Risk Management AI'da

  • AI risklerinin belirlenmesi ve değerlendirilmesi
  • AI ile ilgili riskleri azaltma stratejileri
  • AI risk yönetimi çerçeveleri

AI'nın Güvenlik Yönleri

  • AI ve siber güvenlik
  • AI sistemlerini saldırılardan koruma
  • Güvenli AI geliştirme yaşam döngüsü

Uyumluluk ve Data Protection

  • AI için düzenleyici ortam
  • AI'nın veri gizliliği yasalarına uyumu
  • AI sistemlerinde veri şifreleme ve güvenli depolama

AI Model Go Yönetimi

  • Go AI için yönetim yapıları
  • AI modellerinin izlenmesi ve denetlenmesi
  • AI'da şeffaflık ve açıklanabilirlik

AI TRiSM'i Uygulama

  • AI TRiSM'i uygulamak için en iyi uygulamalar
  • Vaka çalışmaları ve gerçek dünya örnekleri
  • AI TRiSM için araçlar ve teknolojiler

AI TRiSM'in Geleceği

  • AI TRiSM'de ortaya çıkan trendler
  • İşletmelerde AI'nın geleceğine hazırlanma
  • AI TRiSM'de sürekli öğrenme ve uyum

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel yapay zeka kavramları ve uygulamalarına ilişkin anlayış
  • Veri yönetimi ve BT güvenliği ilkeleri konusunda deneyim faydalıdır

Hedef Kitle

  • BT profesyonelleri ve yöneticiler
  • Veri bilimcileri ve yapay zeka geliştiricileri
  • Business liderler ve politika yapıcılar
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler