Kurzusleírás

Bevezetés a mesterséges intelligenciába

  • Definíció és kulcsfogalmak
  • Fejlődés és típusok
  • MI az üzleti és IT-világban

Áttekintés az IT-auditálásról

  • Az IT-audit célja és hatóköre
  • Kulcsfogalmak az IT-auditban: Irányítás, kockázat és megfelelőség
  • Hagyományos vs. MI-fejlesztett IT-auditálás

MI-technológiák az IT-auditálásban

  • Gépi tanulás
  • Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
  • Robotizált folyamatautomatizálás (RPA)
  • Adatelemzés

Adatgyűjtés és -elemzés

  • Adatforrások az IT-auditokban
  • MI használata az adatelemzésben
  • Prediktív elemzés az IT-auditálásban

MI-alapú kockázatértékelés

  • Kockázatok azonosítása és értékelése MI-vel
  • Kockázatértékelések automatizálása
  • MI-eszközök a folyamatos monitorozáshoz és auditáláshoz

MI bevezetése az IT-audit folyamataiba

  • MI-alapú auditálási tervezés
  • Auditálási eljárások automatizálása MI-vel
  • Valós idejű auditjelentések és MI-irányítópultok

Etikai megfontolások és kihívások

  • MI-bias és tisztesség
  • Adatvédelem és biztonság az MI-auditokban
  • Jogi és szabályozási következmények

MI a kiberbiztonsági auditálásban

  • MI a biztonsági incidensek észleléséhez és kezeléséhez
  • MI-alapú kiberbiztonsági rendszerek auditálása

MI-irányítás és IT-audit

  • MI az IT-irányítási keretrendszerekben
  • Az IT-auditorok szerepe az MI-irányításban

Jövőbeli trendek az MI és IT-auditálásban

  • Új MI-technológiák, amelyek hatással vannak az IT-auditokra
  • Felkészülés az MI jövőjére az IT-auditálásban

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ismeretek az IT-auditálás fogalmairól
  • Alapvető ismeretek a mesterséges intelligenciáról, a gépi tanulásról és az adatelemzésről

Célközönség

  • IT-auditorok
  • MI- és adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák