Name: Governance dell'Intelligenza Artificiale
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Descrizione del corso

Questo corso sulla governance dell'IA ti spiega come creare sistemi di governance responsabili e scalabili per l'IA. Grazie alle opinioni degli esperti di Collibra, scoprirai come far combaciare etica, conformità e obiettivi aziendali nei programmi di IA del mondo reale.

Inizia con il perché e il chi

Inizierai definendo l'ambito della governance dell'IA e mettendo d'accordo i principali soggetti interessati, da quelli legali e di rischio a quelli che si occupano di scienza dei dati e business. Poi, con strumenti come le valutazioni di preparazione e i modelli di maturità, scoprirai come impostare obiettivi di governance che supportino sia le esigenze di conformità che la strategia aziendale.

Fai funzionare la governance ogni giorno

Scopri come integrare la governance nei tuoi flussi di lavoro quotidiani attraverso liste di controllo, procedure di approvazione e documentazione automatizzata. Impara a integrare la governance nelle pipeline MLOps e adatta il tuo approccio usando modelli leggeri o pesanti a seconda del rischio e della portata.

Scala in modo più intelligente, mantieni la responsabilità

Scopri come far funzionare la governance tra i team e le regioni usando modelli federati e piattaforme di governance come quella di Collibra. Imparerai anche a tenere d'occhio gli indicatori chiave di prestazione (KPI) della governance, a garantire la tracciabilità e a promuovere il miglioramento continuo attraverso il monitoraggio e i cicli di feedback.

Prerequisiti

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Curriculum

Programma del corso

Fondamenti della governance dell'AI

Scopri cos’è la governance dell’AI, in cosa differisce da etica e gestione del rischio e perché è fondamentale per un’AI responsabile. Impara i componenti chiave dei sistemi di governance, i ruoli e le responsabilità tra i team e come integrare responsabilità e supervisione in tutto il ciclo di vita dell’AI.

Inizia capitolo

Regolamenti e framework nella pratica

Esplora le normative globali sull’AI, incluso l’EU AI Act e l’Ordine Esecutivo degli Stati Uniti, e impara a identificare e gestire i sistemi ad alto rischio. Analizza le principali azioni di governance come le valutazioni di conformità, la documentazione dei modelli e le valutazioni d’impatto, e comprendi come autoregolamentazione e tracciabilità favoriscano conformità, fiducia e responsabilità nel lungo periodo.

Inizia capitolo

Implementare la governance nelle organizzazioni

Impara a progettare, integrare e scalare la governance dell’AI in contesti reali. Questo capitolo tratta l’allineamento degli stakeholder, l’integrazione nei workflow tramite MLOps, i modelli di governance leggeri vs. pesanti, l’automazione per la scalabilità e le strategie di monitoraggio basate su KPI per promuovere miglioramento continuo e responsabilità nei tuoi sistemi di AI.