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Cadre de gestion des risques liés à l'IA : Comprendre les normes NIST et leur mise en œuvre
Explorez le Cadre de Gestion des Risques liés à l'IA du NIST, en comprenant les principales approches réglementaires, les impacts potentiels et l'efficacité dans la gestion des risques et des capacités de l'intelligence artificielle.
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Aperçu
Explorez le Cadre de Gestion des Risques liés à l'IA du NIST, en comprenant les principales approches réglementaires, les impacts potentiels et l'efficacité dans la gestion des risques et des capacités de l'intelligence artificielle.
Programme
- Introduction à la gestion des risques en IA
- Comprendre le rôle du NIST dans la gestion des risques en IA
- Composants du cadre de gestion des risques en IA du NIST
- Approches réglementaires dans la gestion des risques en IA
- Mise en œuvre du cadre de gestion des risques en IA du NIST
- Études de cas
- Impacts potentiels d'une gestion efficace des risques en IA
- Mesurer l'efficacité dans la gestion des risques en IA
- Tendances futures dans la gestion des risques en IA
- Conclusion du cours et points clés à retenir
- Évaluation et Critères
Vue d'ensemble des risques liés à l'IA dans divers secteurs
Importance de la gestion des risques dans le développement et le déploiement de l'IA
Introduction au NIST et ses contributions à l'IA
Objectifs et portée du cadre de gestion des risques en IA du NIST
Principes fondamentaux et concepts clés
Structure et conception du cadre
Comparaison du NIST avec d'autres normes et directives mondiales
Considérations juridiques et éthiques dans les régulations de l'IA
Meilleures pratiques pour l'intégration des directives du NIST dans les projets d'IA
Outils et techniques pour évaluer les risques en IA
Analyse de l'application concrète du cadre du NIST
Leçons tirées des mises en œuvre réussies et difficiles
Avantages de l'adhésion à des pratiques structurées de gestion des risques
Défis pour atteindre la conformité et la cohérence
Indicateurs et métriques pour évaluer le succès de la gestion des risques
Amélioration continue et mises à jour des pratiques de gestion des risques en IA
Risques émergents dans les avancées technologiques de l'IA
Rôle du NIST dans la structuration des paysages réglementaires futurs de l'IA
Résumé des concepts critiques
Ressources pour un apprentissage et un développement professionnel ultérieurs
Devoirs, projets du cours, et critères d'évaluation
Sujets
Affaires