Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI Trách nhiệm với Mistral

  • Những nguyên tắc của AI Trách nhiệm
  • Những tính năng và lộ trình phát triển của Mistral doanh nghiệp
  • Những động lực tuân thủ và quy định toàn cầu

Bảo mật và Bảo vệ Dữ liệu

  • Các kỹ thuật để thực hiện hoán vị và giả danh
  • Mã hóa khi ở trạng thái tĩnh và trong quá trình truyền tải
  • Quản lý truy cập dữ liệu và giảm thiểu rủi ro

Các Chiến lược về Địa điểm lưu trữ Dữ liệu

  • Các tùy chọn đặt máy chủ theo khu vực
  • Triển khai trên địa phương so với trên đám mây
  • Các mô hình lưu trữ hỗn hợp

Các Kiểm soát và Tích hợp Doanh nghiệp

  • Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC)
  • Đăng nhập một lần (SSO) và quản lý danh tính
  • Tích hợp với các hệ thống IT doanh nghiệp

Đảm bảo Được Kiểm toán và Quản lý

  • Cài đặt các nhật ký kiểm toán và giám sát
  • Sách hướng dẫn quản lý cho các hệ thống AI
  • Quá trình phản ứng và lưu chuyển vấn đề

Các Lựa chọn Nhà cung cấp và Mô hình Triển khai

  • So sánh Mistral tự chủ và các dịch vụ quản lý
  • Đánh giá các đảm bảo tuân thủ của nhà cung cấp
  • Các thương đỏ về chi phí, hiệu suất và quy định

Các Ví dụ Thực tế và Tương lai

  • Các ví dụ từ các ngành có quy định
  • Các quy định và xu hướng tuân thủ mới nổi
  • Chuẩn bị cho các tiêu chuẩn AI doanh nghiệp phát triển

Tóm lược và Các Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về hệ thống IT doanh nghiệp
  • Kinh nghiệm với các khung quản trị dữ liệu hoặc tuân thủ
  • Quen thuộc với các quy định về an ninh và bảo mật

Đối tượng

  • Những người lãnh đạo tuân thủ
  • Kiến trúc sư an ninh
  • Cá nhân liên quan đến pháp lý và hoạt động
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan