Programa del Curso

Descripción de AI TRiSM

  • Introducción a AI TRiSM
  • La importancia de la confianza y la seguridad en la IA
  • Visión general de los riesgos y desafíos de la IA

Fundamentos de una IA fiable

  • Principios de la confiabilidad de la IA
  • Garantizar la equidad, la fiabilidad y la solidez de los sistemas de IA
  • Ética y gobernanza de la IA

Riesgo Management en IA

  • Identificación y evaluación de los riesgos de la IA
  • Estrategias de mitigación de los riesgos relacionados con la IA
  • Marcos de gestión de riesgos de IA

Aspectos de seguridad de la IA

  • IA y ciberseguridad
  • Protección de los sistemas de IA frente a los ataques
  • Ciclo de vida de desarrollo de IA seguro

Cumplimiento y Data Protection

  • Panorama regulatorio de la IA
  • Cumplimiento de las leyes de privacidad de datos por parte de la IA
  • Cifrado de datos y almacenamiento seguro en sistemas de IA

Modelo de IA Governance

  • Goestructuras de vernance para IA
  • Supervisión y auditoría de modelos de IA
  • Transparencia y explicabilidad en IA

Implementación de AI TRiSM

  • Prácticas recomendadas para implementar AI TRiSM
  • Estudios de casos y ejemplos del mundo real
  • Herramientas y tecnologías para AI TRiSM

El futuro de la IA TRiSM

  • Tendencias emergentes en IA TRiSM
  • Prepararse para el futuro de la IA en los negocios
  • Aprendizaje continuo y adaptación en IA TRiSM

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos y las aplicaciones de la IA
  • La experiencia con la gestión de datos y los principios de seguridad de TI es beneficiosa

Audiencia

  • Profesionales y gerentes de TI
  • Científicos de datos y desarrolladores de IA
  • Business Líderes y responsables políticos
 21 horas

Número de participantes



Precio por participante

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