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Plan du cours
Comprendre l'AI TRiSM
- Introduction à l'IA TRiSM
- L'importance de la confiance et de la sécurité dans l'IA
- Aperçu des risques et des défis liés à l'IA
Fondements de l'IA digne de confiance
- Principes de fiabilité de l'IA
- Garantir l'équité, la fiabilité et la robustesse des systèmes d'IA
- Éthique et gouvernance de l'IA
Risque Management dans l'IA
- Identifier et évaluer les risques liés à l'IA
- Stratégies d'atténuation des risques liés à l'IA
- Cadres de gestion des risques liés à l'IA
Aspects sécuritaires de l'IA
- L'IA et la cybersécurité
- Protéger les systèmes d'IA contre les attaques
- Cycle de développement sécurisé de l'IA
Conformité et Data Protection
- Le paysage réglementaire de l'IA
- Conformité de l'IA avec les lois sur la confidentialité des données
- Cryptage des données et stockage sécurisé dans les systèmes d'IA
Modèle d'IA Governance
- Structures de Governance pour l'IA
- Contrôle et audit des modèles d'IA
- Transparence et explicabilité dans l'IA
Mise en œuvre de l'IA TRiSM
- Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA TRiSM
- Études de cas et exemples concrets
- Outils et technologies pour l'IA TRiSM
L'avenir de l'IA TRiSM
- Tendances émergentes en matière d'IA TRiSM
- Se préparer à l'avenir de l'IA dans les entreprises
- Apprentissage et adaptation continus dans l'IA TRiSM
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts et des applications de base de l'intelligence artificielle
- Une expérience de la gestion des données et des principes de sécurité informatique est souhaitable.
Public
- Professionnels et responsables informatiques
- Scientifiques des données et développeurs d'IA
- Responsables Business et décideurs politiques
21 heures