Course Outline

Memahami AI TRiSM

  • Pengantar AI TRiSM
  • Pentingnya kepercayaan dan keamanan dalam AI
  • Ikhtisar risiko dan tantangan AI

Landasan AI yang Dapat Dipercaya

  • Prinsip-prinsip AI yang dapat dipercaya
  • Memastikan keadilan, keandalan, dan ketahanan dalam sistem AI
  • Etika dan tata kelola AI

Risiko Management dalam AI

  • Mengidentifikasi dan menilai risiko AI
  • Strategi mitigasi risiko terkait AI
  • Kerangka kerja manajemen risiko AI

Aspek Keamanan AI

  • AI dan keamanan siber
  • Melindungi sistem AI dari serangan
  • Siklus hidup pengembangan AI yang aman

Kepatuhan dan Data Protection

  • Lanskap peraturan untuk AI
  • Kepatuhan AI terhadap undang-undang privasi data
  • Enkripsi data dan penyimpanan aman dalam sistem AI

Model AI Go tata kelola

  • Gostruktur tata kelola untuk AI
  • Memantau dan mengaudit model AI
  • Transparansi dan penjelasan dalam AI

Menerapkan AI TRiSM

  • Praktik terbaik untuk menerapkan AI TRiSM
  • Studi kasus dan contoh nyata
  • Alat dan teknologi untuk AI TRiSM

Masa depan AI TRiSM

  • Tren yang muncul dalam AI TRiSM
  • Mempersiapkan masa depan AI dalam bisnis
  • Pembelajaran dan adaptasi berkelanjutan dalam AI TRiSM

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Requirements

  • Pemahaman tentang konsep dan aplikasi dasar AI
  • Pengalaman dengan manajemen data dan prinsip keamanan TI sangat bermanfaat

Hadirin

  • Profesional dan manajer TI
  • Ilmuwan data dan pengembang AI
  • Business pemimpin dan pembuat kebijakan
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories