Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot kunstmatige intelligentie en machine learning

  • Wat is AI en hoe wordt het gedefinieerd?
  • Machine learning als onderdeel van kunstmatige intelligentie
  • Soorten AI: zwakke, sterke, generatieve, supergewaakte en onbegeleide systemen

Toepassing van AI binnen de organisatie

  • Waar wordt AI/ML momenteel gebruikt in bedrijfsprocessen?
  • Automatisering, besluitvorming, klantenservice en gegevensanalyse
  • Toepassingsvoorbeelden binnen HR, financiën, operations en compliance

Veel voorkomende governance-uitdagingen

  • Onverenigbaarheden met de beginselen van gegevensbescherming
  • Wettelijkheid, billijkheid en transparantie bij geautomatiseerde besluitvorming
  • Nauwkeurigheid, minimale verzameling van data en beperkingen rond opslag

Grondbeginselen van informatie- en databeheer

  • Informatie- en archiefbeheer in een AI-context
  • Het belang van metadata en audit-trails
  • Behoud van data-kwaliteit en -integriteit bij training-datasets

Aanpak van uitdagingen in informatiegovernance

  • Ontwerp van governance-maatregelen binnen AI/ML-processen
  • Menselijke controle en uitlegbaarheid van besluiten door AI-systemen
  • Samenstellen van multidisciplinaire governance-teams

Het uitvoeren van DPIA’s voor AI/ML-projecten

  • Wettelijke verplichting en doelstellingen van DPIA’s
  • Stappen om voorgestelde AI/ML-implementaties te beoordelen
  • Documenteren van risicoanalyses, mitigerende maatregelen en argumentatie

Governance-raamwerken en risicobeheer

  • Overzicht van specifieke governance-raamwerken voor AI
  • Benaderingen zoals ISO, NIST, ICO en OECD
  • Risiceregisters en formulering van beleidsdocumentatie

Cultuur, integratie en bijbehorende kaders

  • Het cultiveren van een verantwoordelijke omgeving voor het gebruik van AI
  • Verknoping tussen AI-governance, cybersecurity, ethiek en ESG-beleid
  • Continu verbeteren en monitoren van AI-implementaties

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Kennis van organisatiebeleid ten aanzien van informatiegovernance
  • Vertrouwdheid met regelgeving op het gebied van gegevensbescherming en privacy
  • Enige basiskennis van concepten rond kunstmatige intelligentie of machine learning is wenselijk

Doelgroep

  • Professionals actief op het gebied van informatiegovernance
  • Functionarissen verantwoordelijk voor gegevensbescherming en compliance-managers
  • Leiders binnen digitale transformatie of IT-governance
 7 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën