Kurzusleírás

Bevezetés az AI-ba

  • Definíció és kulcsfogalmak
  • Az AI evolúciója és típusai
  • AI az üzleti életben és az IT-ben

Az IT auditálás áttekintése

  • Az informatikai audit célja és köre
  • Az IT-audit kulcsfogalmai: Governance, kockázat és megfelelőség
  • Hagyományos kontra AI-bővített IT-audit

AI technológiák az IT Auditban

  • Gépi tanulás
  • Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
  • Robot folyamatautomatizálás (RPA)
  • Adatelemzés

Adatgyűjtés és -elemzés

  • Adatforrások az informatikai auditokban
  • AI használata adatelemzésre
  • Prediktív analitika az IT auditálásban

AI-vezérelt kockázatértékelés

  • A kockázatok azonosítása és értékelése mesterséges intelligencia segítségével
  • Kockázatértékelések automatizálása
  • AI eszközök a folyamatos monitorozáshoz és auditáláshoz

A mesterséges intelligencia bevezetése az IT auditálási folyamatokban

  • AI-vezérelt audit tervezés
  • Audit eljárások automatizálása mesterséges intelligencia segítségével
  • Valós idejű auditjelentések és mesterséges intelligencia irányítópultok

Etikai megfontolások és kihívások

  • AI elfogultság és tisztesség
  • Adatvédelem és biztonság az AI-auditokban
  • Jogi és szabályozási következmények

AI a kiberbiztonsági auditálásban

  • AI biztonsági események észleléséhez és reagálásához
  • AI-vezérelt kiberbiztonsági rendszerek auditálása

AI Governance és IT Audit

  • AI az IT-irányítási keretrendszerekben
  • Az informatikai auditorok szerepe az AI irányításában

Jövőbeli trendek AI and IT Auditing

  • Feltörekvő mesterséges intelligencia-technológiák, amelyek hatással vannak az IT auditra
  • Felkészülés a mesterséges intelligencia jövőjére az IT auditálásban

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Informatikai auditálási fogalmak alapismerete
  • A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és az adatelemzés alapvető ismerete

Közönség

  • IT auditorok
  • AI és adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák