Evaluate measures 2.7 to 2.9 to secure AI systems, ensure resilience, promote transparency and accountability, and document explainability, validation, and model cards for healthcare decisions.
NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) Guide
AI Vertrauenswürdigkeit, Steuern, Zuordnen, Messen & Verwalten Funktionen | Identifizieren, Bewerten & Mindern von AI-Systemrisiken
Alle Stufen • 39 Vorträge • Lebenslanger ZugriffVerifizierter Meister-Dozent
Treffen Sie Ihren Lehrer: Dr. Amar Massoud
19 ms
Was Sie lernen werden
Kursinhalt
9 Abschnitte • 39 Vorträge • 04:06:12 GesamtlängeConclusion
Aligns the governance, map, measure, and manage functions of the NIST AI RMF to identify, assess, and mitigate AI risks, building trust, safety, and ethical systems.
Map 1.1 .. 1.3
Map 1.4 … 1.6
Map 2
Map 3.1 .. 3.3
Map 3.4 .. 3.5
Map 4
Map 5
Planen Sie Ihre Lernreise
KI erstellt einen personalisierten Zeitplan basierend auf Ihrer VerfügbarkeitAnforderungen
Grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten
Vertrautheit mit Risikomanagement-Prinzipien
Keine spezifischen Werkzeuge erforderlich
Für alle Fähigkeitsstufen offen
AI Developers and Engineers: Understand and mitigate AI risks.
Data Scientists and Analysts: Learn about transparency, fairness, and privacy.
Project Managers and Team Leads: Integrate risk management in AI workflows.
Compliance Officers and Legal Professionals: Ensure AI compliance with regulations.
Über diesen Kurs
Der Kurs 'NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)' wurde entwickelt, um Fachleute mit dem Wissen und den Werkzeugen auszustatten, die sie benötigen, um die Komplexitäten des AI-Risikomanagements effektiv zu navigieren. Dieser Kurs befasst sich mit dem NIST AI RMF und bietet ein umfassendes Verständnis seiner Prinzipien, Funktionen und praktischen Anwendungen. Die Studierenden werden die MAP-, MEASURE- und MANAGE-Funktionen erkunden und lernen, wie man AI-Risiken während des gesamten AI-Lebenszyklus identifiziert, bewertet und mindert.
Die Teilnehmer gewinnen Einblicke in die Bedeutung der Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen und behandeln dabei wichtige Merkmale wie Gültigkeit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Widerstandsfähigkeit, Verantwortlichkeit, Transparenz, Erklärbarkeit, Interpretierbarkeit, Verbesserung des Datenschutzes und Fairness. Der Kurs betont die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes für das AI-Risikomanagement, um diese Merkmale zu integrieren und robuste und vertrauenswürdige KI-Lösungen zu entwickeln.
Anhand von realen Beispielen und Fallstudien, einschließlich HealthAI, werden die Teilnehmer die praktische Anwendung des AI RMF in verschiedenen Kontexten sehen. Der Kurs behandelt auch die Bedeutung kontinuierlicher Überwachung und Verbesserung, um sicherzustellen, dass KI-Systeme mit den Organisationszielen und gesellschaftlichen Werten im Einklang bleiben, während sie sich weiterentwickeln.
Dieser Kurs ist ideal für AI-Praktiker, Risikomanager, Datenwissenschaftler und Unternehmensführer, die an der Entwicklung, dem Einsatz oder der Überwachung von KI-Systemen beteiligt sind. Vorkenntnisse des NIST AI RMF sind nicht erforderlich, was den Kurs für Anfänger zugänglich und für erfahrene Fachleute wertvoll macht. Schließen Sie sich uns an, um die Kunst des AI-Risikomanagements zu meistern und die Entwicklung sicherer, zuverlässiger und ethischer KI-Systeme zu gewährleisten.
Karrierechancen & Zielpositionen
Entwickeln Sie praxisnahe, arbeitsmarktrelevante Fähigkeiten für gefragte Positionen
AI Solutions Engineer
Data Science Consultant
Machine Learning Practitioner
AI Workflow & Automation Specialist
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Dr. Amar Massoud
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Häufig gestellte Fragen
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