Kurzusleírás

Bevezetés a felelősségteli mesterséges intelligenciába Mistral segítségével

  • Felelősségteli mesterséges intelligencia elvek
  • Mistral vállalati funkciói és fejlesztési útvonal
  • Megfelelőséginduktorok és globális szabályozások

Adatvédelem és adatvédelmi intézkedések

  • Megnevezésmentesítési és pseudonimizáló technikák
  • A statikus és a dinamikus adatok titkosítása
  • Adathozzáférés kezelése és kockázat minimalizálása

Adatrezidencia stratégiák

  • Régiónkénti üzemeltetési lehetőségek
  • Helyszíni vs felhő alapú üzembe helyezések
  • Hybrid rezidencia modellek

Vállalati ellenőrzések és integrációk

  • Szerepköpbazisú hozzáférés-vezérlés (RBAC)
  • Egyetlen bejelentkezéses rendszerek (SSO) és identitáskezelés
  • Vállalati IT rendszerekkel való integrálás

Auditabilitás és megfelelőséggyőzi

  • A naplózási rendszerek és a figyelés beállítása
  • Mesterséges intelligencia rendszerek kezelése gyakorlati útmutatókban
  • Incidenskezelési és fokozatos emelkedési folyamatok

Beszállítói lehetőségek és üzembe helyezési modellek

  • Mistral önüzemeltetési és felügyelt szolgáltatások összehasonlítása
  • Beszállítói megfelelőségi garanciák értékelése
  • Költség, teljesítmény és szabályozási kompromisszumok

Esettanulmányok és jövőbeli kihívások

  • Példák a szabályozott iparágakból
  • Kifutó szabályozások és megfelelőségrendszeri tendenciák
  • Felkészülés az evolúciós vállalati mesterséges intelligencia szabványokra

Összefoglalás és további lépések

Követelmények

  • Vállalati IT rendszerek ismerete
  • Tapasztalat azzal, hogy adatszabályozás vagy megfelelőségi keretrendszerek működnek
  • Biztonsági és adatvédelmi szabályozások ismerete

Célcsoport

  • Megfelelőségvezetők
  • Biztonsági architektúrák
  • Jogi és műveleti felelősök
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák