چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- درک ساختار و عملکردهای اصلی (Map ،Measure ،Manage ،Govern) چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST
- شناسایی، ارزیابی و کاهش ریسکهای خاص هوش مصنوعی مانند سوگیری، فقدان شفافیت و آسیبپذیریهای امنیتی
- اعمال چارچوب NIST AI RMF در طول چرخه عمر هوش مصنوعی از طراحی تا استقرار و نظارت مداوم
- همسو کردن توسعه هوش مصنوعی با اصول هوش مصنوعی قابل اعتماد، از جمله عدالت، مسئولیتپذیری و حریم خصوصی
پیشنیازهای دوره
- درک پایهای از مفاهیم هوش مصنوعی/یادگیری ماشین توصیه میشود.
- آشنایی با چارچوبهای مدیریت ریسک یا حکمرانی مفید است اما اجباری نیست.
توضیحات دوره
آیا به دنبال ساخت، مدیریت یا حسابرسی سیستمهای هوش مصنوعی با اطمینان، مسئولیتپذیری و انطباق هستید؟
چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST (AI RMF) یک چارچوب شناختهشده جهانی است که برای کمک به سازمانها در توسعه سیستمهای هوش مصنوعی قابل اعتماد با مدیریت ریسک در طول چرخه حیات هوش مصنوعی طراحی شده است. چه شما یک متخصص هوش مصنوعی، مشاور سیاستگذاری یا رهبر ریسک باشید، درک چارچوب NIST AI RMF برای همسو کردن سیستمهای هوش مصنوعی با انتظارات اخلاقی، قانونی و اجتماعی ضروری است.
این دوره بر اساس چارچوب رسمی NIST AI RMF طراحی شده و ساختار یافته است تا به شما کمک کند این چارچوب را بهطور مؤثر در محیطهای واقعی درک و اعمال کنید. از طریق درسهای ساختار یافته، موارد استفاده عملی و بینشهای متمرکز بر ریسک، این دوره به شما امکان میدهد تا مدیریت ریسک هوش مصنوعی را با اطمینان در گردش کار خود ادغام کنید.
آنچه یاد خواهید گرفت:
- مفاهیم اصلی چارچوب NIST AI RMF – درک چهار عملکرد کلیدی: Map ،Measure ،Manage و Govern.
- شناسایی و کاهش ریسک هوش مصنوعی – یاد بگیرید که چگونه ریسکهایی مانند سوگیری، قابلیت توضیحپذیری، امنیت و استحکام را در طول چرخه عمر هوش مصنوعی ارزیابی کنید.
- عملیاتی کردن مدیریت ریسک هوش مصنوعی – این چارچوب را در فرآیندهای طراحی، توسعه و استقرار هوش مصنوعی سازمان خود اعمال کنید.
- اصول هوش مصنوعی قابل اعتماد – سیستمهایی بسازید که معتبر، قابل اعتماد، منصفانه، حریمخصوصیمحور، شفاف و ایمن باشند.
- ابزارها، تکنیکها و راهنماییهای پیادهسازی – از بهترین روشها و مستندات پشتیبانی استفاده کنید تا چارچوب را با مورد استفاده خاص خود تطبیق دهید.
چه کسانی باید ثبتنام کنند؟
این دوره برای توسعهدهندگان هوش مصنوعی، دانشمندان داده، متخصصان حریم خصوصی، مدیران ریسک، مسئولان انطباق، رهبران فناوری اطلاعات و مشاوران که به دنبال ساخت یا ارزیابی سیستمهای هوش مصنوعی قابل اعتماد با استفاده از یک رویکرد ساختار یافته و مبتنی بر ریسک هستند، ایدهآل است.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- توسعهدهندگان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که به دنبال ادغام مدیریت ریسک در گردش کار خود هستند.
- متخصصان حریم خصوصی، انطباق و ریسک که به دنبال حکمرانی مسئولانه سیستمهای هوش مصنوعی هستند.
- رهبران فناوری اطلاعات و امنیت سایبری که به دنبال همسو کردن استفاده از هوش مصنوعی با چارچوبهای ریسک سازمانی هستند.
- مشاوران و حسابرسان درگیر در حکمرانی، تضمین یا انطباق نظارتی هوش مصنوعی
چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST
-
معرفی دوره 02:08
-
تکامل فناوریهای هوش مصنوعی 07:54
-
مزایا و فرصتهای هوش مصنوعی 08:48
-
درک ریسکهای خاص هوش مصنوعی 08:57
-
زمینه نظارتی و انطباق 09:58
-
پیشینه و اختیارات NIST 10:14
-
مروری بر چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST 09:19
-
عناصر اصلی چارچوب 09:54
-
مفاهیم و اصطلاحات کلیدی 10:23
-
رویکرد مبتنی بر ریسک 06:40
-
طراحی متمرکز بر انسان 07:33
-
انواع ریسکهای هوش مصنوعی 07:23
-
دستهبندیهای تأثیر ریسک 07:45
-
دستهبندی آسیبها 07:49
-
چالشهای اندازهگیری ریسک 06:08
-
ملاحظات تحمل ریسک 07:00
-
استراتژیهای اولویتبندی ریسک 07:29
-
ادغام و مدیریت سازمانی 07:43
-
اصول اعتبار 07:50
-
تضمین قابلیت اطمینان 08:05
-
ایمنی از طریق طراحی 08:14
-
ایمنی عملیاتی 08:41
-
مبانی امنیت هوش مصنوعی 09:03
-
مهندسی مقاومت 09:21
-
چارچوب مسئولیتپذیری 09:10
-
مکانیسمهای شفافیت 08:20
-
مفاهیم قابلیت توضیحپذیری 08:57
-
استراتژیهای پیادهسازی 09:18
-
اصول حریم خصوصی 09:12
-
فناوریهای حفظ حریم خصوصی 09:14
-
مفاهیم و تعاریف عدالت 07:40
-
شناسایی و کاهش سوگیری 08:31
-
چارچوب حکمرانی هوش مصنوعی 09:27
-
استراتژی مدیریت ریسک 09:25
-
مدیریت منابع 09:49
-
مدیریت انطباق نظارتی 08:30
-
تحلیل زمینه سیستم هوش مصنوعی 09:39
-
شناسایی و دستهبندی ریسک 10:01
-
نقشهبرداری داراییها و دادهها 09:56
-
ارزیابی تهدید و آسیبپذیری 09:38
-
استراتژی و برنامهریزی اندازهگیری 07:25
-
اندازهگیری عملکرد 07:48
-
اندازهگیری و تحلیل ریسک 07:35
-
اندازهگیری انطباق و تضمین 08:10
-
برنامهریزی پاسخ به ریسک 08:04
-
پیادهسازی و عملیات 07:56
-
نظارت و بررسی 08:28
-
ارتباطات و گزارشدهی 09:02
-
مفهوم و هدف پروفایل 08:44
-
اجزا و ساختار پروفایل 08:52
-
توسعه پروفایل حالت فعلی 09:29
-
طراحی پروفایل حالت هدف 09:50
-
برنامهریزی پیادهسازی پروفایل 10:06
-
پروفایلهای هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی 08:20
-
پروفایلهای هوش مصنوعی خدمات مالی 08:48
-
پروفایلهای هوش مصنوعی حمل و نقل 09:20
-
روششناسی پیادهسازی 05:00
-
مشارکت ذینفعان 05:09
-
ابزارهای مدیریت ریسک هوش مصنوعی 05:11
-
ملاحظات ادغام 04:59
-
توسعه مهارتها و شایستگیها 05:07
-
برنامههای آموزش و پرورش 05:05
-
همسویی چارچوب 07:38
-
ملاحظات امنیت سایبری برای هوش مصنوعی 08:20
-
امنیت اطلاعات ISO 27001 09:02
-
مدیریت ریسک ISO 31000 08:57
-
مدیریت ریسک سازمانی COSO 08:47
-
حکمرانی فناوری اطلاعات COBIT 08:28
مشخصات آموزش
چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST
- تاریخ به روز رسانی: 1404/12/10
- سطح دوره:همه سطوح
- تعداد درس:68
- مدت زمان :09:20:46
- حجم :5.02GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy
آموزش های مرتبط
- زمان: 06:58:57
- تعداد درس: 60
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 02:27:39
- تعداد درس: 24
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 01:23:15
- تعداد درس: 8
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 08:41:15
- تعداد درس: 87
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 03:02:02
- تعداد درس: 14
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 58:00
- تعداد درس: 12
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 11:25:13
- تعداد درس: 94
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی
- زمان: 08:11:21
- تعداد درس: 28
-
سطح دوره:
-
زبان: دوبله فارسی