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Schulungsübersicht
Einführung in verantwortliches AI mit Mistral
- Prinzipien des verantwortungsbewussten AI
- Mistral-Unternehmensfunktionen und -Roadmap
- Konformitätsanforderungen und globale Vorschriften
Datenschutz und Daten schützen
- Techniken zur Anonymisierung und Pseudonymisierung
- Verschlüsselung in Ruhe und während der Übertragung
- Datenzugriffsmanagement und Risikominimierung
Data Residency-Strategien
- Regionale Hosting-Optionen
- Vergleich von On-Premises- und Cloud-Bereitstellungen
- Hybride Residenzmodelle
Unternehmenskontrollen und -integrationen
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)
- Einmaliges Anmelden (SSO) und Identitätsmanagement
- Integration in unternehmensinterne IT-Systeme
Auditierbarkeit und Governance
- Einrichtung von Audit-Logs und -Monitoring
- Governance-Playbooks für AI-Systeme
- Inzidenzreaktion und Eskalationsabläufe
Anbieteroptionen und Bereitstellungsmodelle
- Vergleich von Mistral-Selbsthosting und verwalteten Diensten
- Auswertung der Konformitätszusicherungen von Anbietern
- Kosten, Leistung und regulatorische Handlungsspielräume
Fallbeispiele und Zukunftsaussichten
- Beispiele aus regulierten Branchen
- Aufkommende Vorschriften und Compliance-Trends
- Vorbereitung auf sich entwickelnde Standards für unternehmensnahe AI
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Unternehmens-IT-Systemen
- Erfahrung mit Datenverwaltung oder Compliance-Frameworks
- Kenntnisse in Sicherheits- und Datenschutzvorschriften
Zielgruppe
- Compliance-Verantwortliche
- Sicherheitstarchitekten
- Rechtliche und operative Stakeholder
14 Stunden