Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás megértése
- Mi a mesterséges intelligencia és hogyan definiálható?
- A gépi tanulás mint a mesterséges intelligencia részhalmaza
- A mesterséges intelligencia típusai: gyenge, erős, generatív, felügyelt, felügyelet nélküli
A mesterséges intelligencia gyakorlata a szervezetben
- Ahol a mesterséges intelligencia/gépi tanulás jelenleg létezik az üzleti funkciókban
- Automatizálás, döntéstámogatás, ügyfélszolgálat és elemzés
- Használati esetek az emberi erőforrások, pénzügy, műveletek és megfelelőség területén
Gyakori szabályozási kihívások
- Ütközések az adatvédelmi alapelvekkel
- Törvényesség, tisztesség és átláthatóság az automatizált döntéshozatalban
- Pontosság, adatminimalizálás és tárolási korlátok
Alapok az információ- és adatkezelésben
- Információ- és rekordkezelés mesterséges intelligencia kontextusban
- A metaadatok és naplózási nyomvonalak jelentősége
- Az adatminőség és integritás fenntartása a képzési adathalmazokban
Az információszabályozási kihívások megközelítése
- Szabályozási ellenőrzések tervezése mesterséges intelligencia/gépi tanulás folyamatokhoz
- Emberi felügyelet és magyarázhatóság
- Többfunkciós szabályozási csapatok felépítése
Adatvédelmi hatáselemzések (DPIA) végzése mesterséges intelligencia/gépi tanulás esetén
- Az adatvédelmi hatáselemzések jogi követelménye és célja
- Lépések a javasolt mesterséges intelligencia/gépi tanulás megvalósítások értékeléséhez
- Kockázatértékelések, kockázatcsökkentések és indoklások dokumentálása
Szabályozási keretrendszerek és kockázatkezelés
- Áttekintés a mesterséges intelligenciára specifikus szabályozási keretrendszerekről
- ISO, NIST, ICO és OECD megközelítések
- Kockázatnyilvántartások és szabályzatdokumentációk
Kultúra, integráció és kapcsolódó keretrendszerek
- A felelős mesterséges intelligencia használatának beágyazása a kultúrába
- A mesterséges intelligencia szabályozás összekapcsolása a kiberbiztonsággal, etikával és ESG politikákkal
- Folyamatos fejlesztés és monitorozás
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A szervezeti információszabályozási politikák ismerete
- Az adatvédelmi vagy adatvédelmi szabályozások ismerete
- Előny, ha van némi tapasztalata a mesterséges intelligencia vagy gépi tanulás fogalmaival
Közönség
- Információszabályozási szakemberek
- Adatvédelmi tisztviselők és megfelelőségi vezetők
- Digitális átalakítás vagy IT szabályozási vezetők
7 Órák