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Comienza 6 July 2025 11:35

Termina 6 July 2025

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Clase Magistral sobre el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST

Únase a nuestro Masterclass en profundidad sobre el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST (RMF), donde obtendrá estrategias esenciales para aplicar eficazmente el marco en su organización. Este curso está diseñado para profesionales que buscan mejorar su experiencia en la gestión de riesgos de IA y es proporcionado por Udemy, un líder en.
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Resumen

La clase magistral del Marco de Gestión de Riesgos de la IA de NIST (RMF) es un curso esencial para profesionales que navegan por el complejo panorama de la gestión de riesgos de la inteligencia artificial. Con la rápida integración de la inteligencia artificial en varios sectores empresariales, comprender y gestionar los riesgos únicos asociados con estas tecnologías es crucial.

Este curso ofrece una exploración en profundidad del Marco de Gestión de Riesgos de la IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (AI RMF), proporcionando perspectivas prácticas para su aplicación en entornos corporativos.

Programa de estudio

  • Introducción a la Gestión de Riesgos de IA
  • Visión general de la IA en Contextos Empresariales
    Importancia de la Gestión de Riesgos en IA
  • Descripción general del NIST AI RMF
  • Contexto histórico y desarrollo
    Objetivos y principios fundamentales
  • Comprensión de los Riesgos de IA
  • Tipos de riesgos de IA
    Identificación y evaluación de riesgos en sistemas de IA
  • Componentes del Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST
  • Gobernanza de los riesgos de IA
    Mapeo de riesgos en procesos de IA
    Medición y análisis de riesgos de IA
    Gestión de riesgos de IA
  • Aplicación del RMF de IA en Entornos Corporativos
  • Estudios de caso y aplicaciones prácticas
    Desarrollo de una estrategia de gestión de riesgos de IA
  • Herramientas y Técnicas para la Implementación del RMF de IA
  • Marcos y metodologías
    Soluciones tecnológicas y herramientas
  • Mejores Prácticas para el RMF de IA
  • Comunicación efectiva de riesgos de IA
    Mejora continua y adaptación
  • Consideraciones Éticas y Legales en la Gestión de Riesgos de IA
  • Equilibrio entre innovación y regulación
    Garantizar el cumplimiento y estándares éticos
  • Proyecto Final
  • Desarrollar y presentar un plan de gestión de riesgos de IA
  • Conclusión y Tendencias Futuras
  • Tendencias emergentes en la gestión de riesgos de IA
    Prepararse para futuros desafíos en tecnologías de IA

Enseñado por

Taimur Ijlal | Award winning cybersecurity leader and instructor


Asignaturas

Negocio