План на курса

Разбиране на изкуствения интелект и машинното обучение

  • Какво е изкуственият интелект и как се дефинира?
  • Машинното обучение като подмножество на изкуствения интелект
  • Видове изкуствен интелект: слаб, силен, генеративен, контролиран, неконтролиран

Изкуственият интелект в практика в организацията

  • Къде се използва изкуственият интелект и машинното обучение във бизнес функциите
  • Автоматизация, подкрепа на решения, клиентско обслужване и анализи
  • Примери за използване в отделите за човешки ресурси, финансите, операциите и съответствието

Общи предизвикателства в управлението

  • Конфликти с принципите за защита на данните
  • Законност, справедливост и прозрачност в автоматизираните решения
  • Точност, минимизация на данните и ограничения на съхранението

Фундаменти в управлението на информацията и данните

  • Управлението на информацията и документите в контекста на изкуствения интелект
  • Важността на метаданните и аудитните следи
  • Поддържане на качеството и цялостта на данните за тренировъчни набори

Подход към предизвикателствата в управлението на информацията

  • Проектиране на контроли за управлението на изкуствения интелект и машинното обучение
  • Човешки надзор и обяснимост
  • Изграждане на междудисциплинарни екипи за управлението

Провеждане на DPIA за изкуствен интелект и машинно обучение

  • Законните изисквания и целта на DPIA
  • Крачки за оценка на предложени имплементации на изкуствен интелект и машинно обучение
  • Документиране на оценки на рисковете, смяна на рисковете и обосновки

Управлението със схеми и управлението на рисковете

  • Обзор на специфичните за изкуствен интелект схеми за управлението
  • Подходи на ISO, NIST, ICO и OECD
  • Регистри на рисковете и документи на политики

Култура, интеграция и свързани схеми

  • Утвърждаване на култура на отговорно използване на изкуствен интелект
  • Свързване на управлението на изкуствен интелект с кибербезопасността, етиката и политиките за устойчиво развитие
  • Непрекъснато подобряване и мониторинг

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на политиките за управлението на информацията в организацията
  • Запознаност с регулации за защита на данни или поверителност
  • Някои познания за концепциите на изкуствения интелект или машинното обучение са полезни

Целева група

  • Специалисти по управлението на информацията
  • Отговорни лица за защита на данни и менаджмърите на съответствието
  • Директори по цифрово преобразуване или управлението на IT
 7 Часове

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории