آموزش مدیریت ایمن داده‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) - آخرین آپدیت

پودمان ۱: تحلیل الگوهای دسترسی به داده‌ها برای توصیه‌های RBAC Module 1: Analyze Data Access Patterns for RBAC Recommendations

• چرا RBAC دقیق در عملیات GenAI اهمیت دارد Why Precise RBAC Matters in GenAI Operations

• اصول طراحی RBAC برای دسترسی امن به داده‌های هوش مصنوعی RBAC Design Principles for Secure AI Data Access

• تحلیل لاگ‌های کوئری برای شناسایی ناهنجاری‌های الگوهای دسترسی Analyzing Query Logs to Identify Access Pattern Anomalies

پودمان ۲: ارزیابی بلوغ حاکمیت داده‌ها بر اساس چارچوب‌ها Module 2: Evaluate Governance Maturity Against Frameworks

• تکنیک‌های ارزیابی بلوغ برای برنامه‌های حاکمیت هوش مصنوعی Maturity Assessment Techniques for AI Governance Programs

• برگزاری کارگاه‌های ارزیابی بلوغ DAMA DMBOK Conducting DAMA-DMBOK Maturity Assessment Workshops

پودمان ۳: ایجاد برنامه‌های جامع نظارت بر داده‌ها Module 3: Create Comprehensive Data Stewardship Programs

• اجزای ضروری برنامه‌های نظارت بر داده‌ها در محیط‌های هوش مصنوعی Essential Components of Data Stewardship Programs for AI Environments

• تدوین مستندات برنامه نظارت بر داده‌ها و ماتریس‌های RACI Building Data Stewardship Program Documentation and RACI Matrices