Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Разбиране на AI и машинното учене
- Какво е AI и как се дефинира?
- Машинното учене като подмножество на AI
- Видове AI: слаб, силен, генеративен, надзирани и ненадзирани
Применение на AI в организацията
- Къде се използват AI/ML в бизнес функции
- Автоматизация, подкрепа при вземането на решения, обслужаване на клиентите и анализа
- Практически примери във области като ХР, финанси, операции и съвместимост
Общи предизвикателства за управлението
- Конфликти с принципите за защита на данни
- Законност, честност и прозрачност при автоматизираното вземане на решения
- Точност, минимализация на данни и ограничения за съхранение
Основи на управлението на информацията и данните
- Управление на информацията и записите в контекста на AI
- Важността на метаданните и аудитния след
- Поддържане на качеството и цялостта на данни за набори с поддръжка при обучението
Прилагане на предизвикателствата в управлението на информацията
- Проектиране на контроли за управление при AI/ML потоковете
- Човешко наблюдение и обяснимост
- Създаване на междудисциплинарни екипи за управление
Провеждане на DPIA-та за AI/ML
- Законната задължителност и целта на DPIA-та
- Кораки за оценка на предложени AI/ML реализации
- Документиране на рисковете, смяната им и обосновките
Структури за управление и управление на риска
- Общ преглед на специфичните структури за управление при AI
- Подходи на ISO, NIST, ICO и OECD
- Регистри с рискове и документация на политики
Култура, интеграция и свързани структури
- Вграждане на култура за отговорно използване на AI
- Свързане на управлението на AI с кибербезопасност, етика и политики за ESG
- Непрекъснато подобряване и мониторинг
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на политиките за управление на информацията в организацията
- Осведоменост за регулации за защита на данни или поверителност
- Някакво познаване на концепциите AI или машинно учене е полезно
Целева аудитория
- Професионалисти за управление на информацията
- Отговорни лица за защита на данните и мениджъри по съвместимост
- Лидери в областта на цифровата трансформация или управление на IT
7 часове