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AAIA®人工智能审计专家认证培训课程
简介
分类
安全经理/安全审计
查看课程
任务列表
第1任务: 001 人工智能概述
第2任务: 002 AI 模型范式与架构
第3任务: 003 预测模型
第4任务: 004 机器学习范式--监督学习
第5任务: 005 机器学习范式—半监督学习
第6任务: 006 机器学习范式—无监督学习
第7任务: 007 强化学习
第8任务: 008 神经网络与深度学习
第9任务: 009 三大主流神经网络类型
第10任务: 010 算法与超参数
第11任务: 011 选择合适的工具：监督学习算法
第12任务: 012 选择合适的工具：无监督学习算法
第13任务: 013 选择合适的工具：强化学习算法
第14任务: 014 大型语言模型和审计视角的转变
第15任务: 015 基础模型核心风险和审计要点
第16任务: 016 自然语言处理和情感分析核心风险及审计要点
第17任务: 017 模型性能欠拟合与过拟合及泛化能力
第18任务: 018 ⼈⼯智能⽣命周期-规划与设计
第19任务: 019 ⼈⼯智能⽣命周期-数据收集与处理
第20任务: 020 ⼈⼯智能⽣命周期-模型建立与调整
第21任务: 021 ⼈⼯智能⽣命周期-测试、评估、核实与验证
第22任务: 022 ⼈⼯智能⽣命周期-投入使用 部署
第23任务: 023 ⼈⼯智能⽣命周期-运行与监控
第24任务: 024 ⼈⼯智能⽣命周期-退役 弃用
第25任务: 025 业务用例、需求、范围与目标
第26任务: 026 托管策略
第27任务: 027 供应商管理和责任共担
第28任务: 028 人工智能 (AI) 治理概述
第29任务: 029 经济合作与发展组织（OECD） 人工智能原则
第30任务: 030 人工智能 (AI) 治理具体内容
第31任务: 031 人工智能治理角色和职责
第32任务: 032 人工智能相关政策程序和审计
第33任务: 033 人才管理与工作岗位再设计
第34任务: 034 AI时代的员工技能、知识和能力
第35任务: 035 人工智能计划指标
第36任务: 036 人工智能 (AI) 风险管理概述
第37任务: 037 人工智能威胁、风险与伤害
第38任务: 038 OECD AI 系统分类框架标准
第39任务: 039 《欧盟人工智能法案》风险类别和挑战
第40任务: 040 人工智能风险评估的核心
第41任务: 041 人工智能风险偏好和容忍度
第42任务: 042 人工智能风险指标和绩效指标
第43任务: 043 可解释性工具LIME 和 SHAP
第44任务: 044 人工智能数据治理
第45任务: 045 人工智能数据分类
第46任务: 046 数据同意和数据收集
第47任务: 047 数据清洗的核心任务
第48任务: 048 AI 数据保留
第49任务: 049 人工智能中的数据聚类：无监督学习与偏差风险
第50任务: 050 人工智能数据隐私和法规
第51任务: 051 行业标准与框架和法律法规
第52任务: 052 偏见与公平性
第53任务: 053 透明度与可解释性、信任与安全
第54任务: 054 知识产权和环境考虑因素
