Kurzusleírás

Bevezetés az AI-be

  • Definíció és kulcsfontosságú fogalmak
  • Az AI fejlődése és típusai
  • AI üzleti és IT alkalmazásokban

IT audit áttekintése

  • Az IT audit célja és hatásköre
  • IT audit kulcsfogalmai: kormányzás, kockázat és elegettétel
  • Hagyományos vs. AI-megerősített IT audit

AI technológiák az IT auditban

  • Machine learning
  • Természetes nyelv feldolgozás (NLP)
  • Robotic process automation (RPA)
  • Adatanalitika

Adatgyűjtés és -elemzés

  • Adatforrások az IT auditokban
  • AI adatelmézésre
  • Előrejelző elemzés az IT auditban

AI-hajtott kockázatelemzés

  • Kockázatok azonosítása és értékelése AI-val
  • Kockázatelemzések automatizálása
  • AI eszközök folyamatos monitorozáshoz és audithoz

AI alkalmazása az IT audit folyamatokban

  • AI-hajtott audit tervezés
  • Audit eljárások automatizálása AI-val
  • Valós idejű audit jelentések és AI irányítópultok

Etikai szempontok és kihívások

  • AI elfogultság és fairness
  • Adatvédelmi és -biztonsági kérdések az AI auditokban
  • Jogi és szabályozási következmények

AI a kiberbiztonsági auditban

  • AI biztonsági incidensek detektálására és reagálására
  • AI-hajtott kiberbiztonsági rendszerek auditja

AI kormányzás és IT audit

  • AI az IT kormányzási keretrendszerekben
  • Az IT auditorok szerepe az AI kormányzásban

Jövőbeli tendenciák az AI és IT audit területén

  • Újdonsült AI technológiák az IT auditra hatással
  • A jövőbeli AI alkalmazásokra való felkészülés az IT auditban

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Az IT-audit alapfogalmaival való alapismeret
  • Az mesterséges intelligencia, machine learning és adatelemzés alapvető ismerete

Audience

  • IT-auditorok
  • AI és adatanalitikusok
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (5)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák