Cadre de gestion des risques liés à l'IA : Comprendre les normes NIST et leur mise en œuvre

Aperçu

Découvrez les subtilités du Cadre de Gestion des Risques de l'IA de NIST et son importance dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cette exploration offre des perspectives sur les principales approches réglementaires qui régissent les technologies de l'IA et évalue leurs impacts potentiels et leur efficacité dans l'atténuation des risques associés.

Hébergé par YouTube, ce cours relève des catégories Intelligence Artificielle et Affaires, offrant des connaissances essentielles pour ceux qui naviguent dans le paysage complexe du déploiement et de la gestion de l'IA.

Programme

• Introduction à la gestion des risques en IA
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
• Comprendre le rôle du NIST dans la gestion des risques en IA
Introduction au NIST et ses contributions à l'IA
Objectifs et portée du cadre de gestion des risques en IA du NIST
• Composants du cadre de gestion des risques en IA du NIST
Principes fondamentaux et concepts clés
Structure et conception du cadre
• Approches réglementaires dans la gestion des risques en IA
Comparaison du NIST avec d'autres normes et directives mondiales
Considérations juridiques et éthiques dans les régulations de l'IA
• Mise en œuvre du cadre de gestion des risques en IA du NIST
Meilleures pratiques pour l'intégration des directives du NIST dans les projets d'IA
Outils et techniques pour évaluer les risques en IA
• Études de cas
Analyse de l'application concrète du cadre du NIST
Leçons tirées des mises en œuvre réussies et difficiles
• Impacts potentiels d'une gestion efficace des risques en IA
Avantages de l'adhésion à des pratiques structurées de gestion des risques
Défis pour atteindre la conformité et la cohérence
• Mesurer l'efficacité dans la gestion des risques en IA
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
• Tendances futures dans la 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
• Conclusion du cours et points clés à retenir
Résumé des concepts critiques
Ressources pour un apprentissage et un développement professionnel ultérieurs
• Évaluation et Critères
Devoirs, projets du cours, et critères d'évaluation

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Sujets

Affaires