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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 Zugriff
Dr. Amar Massoud

Verifizierter Meister-Dozent

NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) Guide
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19 ms

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Globale Bewertung
Englisch (Vereinigte Staaten)
Untertitel in 99 Sprachen
4 Std. 6 Min.
Gesamtinhalt

Was Sie lernen werden

Verstehen der AI RMF-Struktur
AI-Systemleistung messen
Transparenz und Verantwortlichkeit verbessern
AI-Risiken identifizieren und zuordnen

Kursinhalt

9 Abschnitte • 39 Vorträge • 04:06:12 Gesamtlänge

The Measure Function

02:48

Measure 1

08:59

Measure 2.1 .. 2.3

08:11

Measure 2.4 .. 2.6

06:17

Measure 2.7 .. 2.9

05:15

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.

Measure 2.10 .. 2.11

03:27

Measure 2.12 .. 2.13

04:26

Measure 3

06:41

Measure 4.1 .. 4.3

06:13

Conclusion

02:20

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

07:55

Map 1.4 … 1.6

08:32

Map 2

08:04

Map 3.1 .. 3.3

09:09

Map 3.4 .. 3.5

06:37

Map 4

06:57

Map 5

06:08
Wöchentlicher Lernplan
Planen Sie Ihre Lernreise
KI erstellt einen personalisierten Zeitplan basierend auf Ihrer Verfügbarkeit

Anforderungen

Grundlegendes Verständnis von KI-Konzepten

Vertrautheit mit Risikomanagement-Prinzipien

Keine spezifischen Werkzeuge erforderlich

Für alle Fähigkeitsstufen offen

Zielgruppe

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

Praxisorientierter Lehrplan
Zielpositionen, für die Sie sich qualifizieren

AI Solutions Engineer

Data Science Consultant

Machine Learning Practitioner

AI Workflow & Automation Specialist

Geschätztes Jahresgehalt
$105,000 – $165,000 / yr
Globale Branchennachfrage

Fastest Growing Worldwide (#1)

Gefragte Kernkompetenzen
Model Fine-Tuning & Evaluation
Data Pipelines & Vector Analysis
Applied Generative AI Architecture
Predictive Analytics & Deployment
* Schätzungen basieren auf weltweiten Branchenberichten und Vergütungsstandards.
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Dr. Amar Massoud
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Dr. Amar Massoud
Hauptlehrer
PhD in computer science and IT manager with 36 years technical experience in various fields including IT Security, IT Governance, IT Service Management , Software Development, Project Management, Business Analysis and Software Architecture. I hold 80+ IT certifications such as : ITIL 4 Master, ITIL 3 Expert ISO 27001 Auditor, ComptIA Security+, GSEC, CEH, ECSA, CISM, CISSP, CISA PGMP, MSP PMP, PMI-ACP, Prince2 Practitioner, Praxis, Scrum Master COBIT 2019 Implementor, COBIT 5 Assessor/Implementer TOGAF certified Lean Specialist, VSM Specialist PMI RMP, ISO 31000 Risk Manager, ISO 22301 Lead Auditor PMI-PBA, CBAP Lean Six Sigma Black Belt, ISO 9001 Implementer Azure Administrator, Azure DevOps Expert, AWS Practitioner And many more....

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Häufig gestellte Fragen

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