Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Înțelegerea IA și Machine Learning
- Ce este IA și cum se definește?
- Machine Learning ca subdomeniu al IA
- Tipuri de IA: slabe, puternice, generative, supravegheată, nesupravegheată
IA în practică pe parcursul organizației
- Unde există în prezent IA/ML în funcțiile de afaceri
- Automatizare, susținere a deciziilor, servicii pentru clienți și analitica
- Cazuri de utilizare în resurse umane, finanțe, operațiuni și conformitate
Provocări comune de guvernanță
- Conflicte cu Principiile de Protecție a Datelor
- Legalitate, corectitudine și transparență în luarea deciziilor automate
- Accuratețea, minimizarea datelor și limitările de stocare
Fundamentele gestionării informațiilor și a datelor
- Gestionarea informațiilor și a documentelor în contexte IA
- Importanța metadatelor și a urmărilor de audit
- Menținerea calității și integrității datelor pentru seturi de date de instruire
Abordarea provocărilor de guvernanță a informațiilor
- Proiectarea controlurilor de guvernanță pentru canalele AI/ML
- Supravegherea umană și explicabilitatea
- Construirea echipei de guvernanță cu funcții multiple
Realizarea DPIA pentru AI/ML
- Cerințe legale și scopul DPIA-urilor (Evaluări de Impact privind Protecția Datelor)
- Pași pentru evaluarea implementărilor AI/ML propuse
- Documentarea evaluărilor de risc, atenuările și justificările
Cadre de guvernanță și gestionare a riscurilor
- Prezentare generală a cadrelor specifice IA de guvernanță
- Abordările ISO, NIST, ICO și OECD
- Registrele de risc și documentele de politică
Cultură, integrare și cadre aferente
- Integrarea unei culturi responsabile în utilizarea IA
- Legătura dintre guvernanța IA, cibersecuritatea, etica și politica ESG (Environmental, Social, and Governance)
- Îmbunătățirea continuă și monitorizarea
Rezumat și următoarele pași
Cerințe
- O înțelegere a politicilor de guvernanță a informațiilor organizaționale
- Familiarizarea cu reglementările de protecție a datelor sau confidențialitate
- Experiențe în domeniul inteligenței artificiale sau al învățării automatice sunt utile
Audience
- Profesioniști de guvernanță a informațiilor
- Ofițeri pentru protecția datelor și manageri de conformitate
- Conducătorii transformării digitale sau IT governance
7 ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu se limitează la MLFlow ci include și Optuna, hyperops, docker, docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
Am apreciat participarea la antrenamentul Kubeflow, care s-a desfășurat în mod remote. Acest antrenament m-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toolele devOps din jurul Kubeflow, care sunt bazele necesare pentru a aborda subiectul în mod corespunzător. Doresc să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru paciența și profesionalismul arătat în antrenament și în oferirea de sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite perspective, folosind diverse instrumente de dezvoltare Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu siguranță convins că mă îndrept către domeniul potrivit de aplicare.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
