Esperto in Intelligenza Artificiale e Privacy

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Esperto in Intelligenza Artificiale e Privacy

Gli Artificial Intelligence Data Protection sono specializzati nell’analisi della normativa europea in tema di intelligenza artificiale e attività di verifica e controllo rivolte a tutte le aziende che adottano tecnologia IA .

L’obiettivo dell’AI Act è assicurare che i sistemi AI utilizzati all’interno dell’Unione Europea siano completamente in linea con i diritti e i valori dell’UE, garandendo il controllo umano, la sicurezza, la privacy, la trasparenza, la non discriminazione e il benessere sociale e ambientale.

Cosa fa l’Artificial Intelligence Data Protection?

Lavorano a stretto contatto con le aziende per sviluppare soluzioni basate sull’AI che migliorano l’efficienza, la produttività e la redditività e alle disposizioni previste per le aziende della IA Act. Il rapido progresso dell’intelligenza artificiale ha consentito cambiamenti ed innovazioni rilevanti nel Legal Tech, la tecnologia applicata a supporto del settore legale.

PROGRAMMA :

Modulo 1:

Introduzione alla Privacy e Regolamentazione
Concetti fondamentali sulla privacy e panoramica delle leggi internazionali.
Analisi del GDPR e delle sue implicazioni globali.

Modulo 2:

Principi Chiave della Privacy
Approfondimento dei principi fondamentali della privacy.
Applicazione pratica dei principi di trasparenza, minimizzazione dei dati e accuratezza.

Modulo 3:

Strumenti Tecnologici per la Privacy
Esplorazione di tecnologie per garantire la privacy, come crittografia e anonimizzazione.
Applicazione di strumenti di sicurezza informatica per la protezione dei dati.

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Modulo 4:

Valutazione del Rischio e Impatto sulla Privacy (DPIA)
Metodologie per condurre valutazioni del rischio e delle conseguenze sulla privacy.
Implementazione di DPIA per progetti sensibili.

Modulo 5:

Gestione dei Dati Personali
Linee guida per la raccolta, conservazione e gestione responsabile dei dati personali.
Strategie per garantire la qualità e l’accuratezza dei dati.

Modulo 6:

Conformità Normativa Globale
Analisi delle leggi sulla privacy in diverse giurisdizioni.
Strategie per mantenere la conformità globale.

Modulo 7:

Privacy by Design e by Default
Integrare principi di privacy durante la progettazione di prodotti e servizi.
Configurare impostazioni di default rispettose della privacy.

Modulo 8:

Ruolo del Responsabile della Protezione dei Dati (DPO)
Responsabilità e competenze del DPO.
Collaborazione con le autorità di controllo e altri stakeholder.

Modulo 9:

Privacy e Intelligenza Artificiale
Impatto della privacy nell’implementazione di soluzioni basate sull’IA.
Approccio etico nell’uso di algoritmi e dati personali.

Modulo 10:

Privacy nelle Applicazioni Aziendali
Protezione dei dati in applicazioni aziendali e software.
Linee guida per sviluppatori e responsabili IT.

Modulo 11:

Comunicazioni e Trasparenza
Creazione di politiche di comunicazione trasparenti.
Gestione delle richieste di informazioni da parte degli interessati.

Modulo 12:

Gestione degli Incidenti e Violazioni della Sicurezza.

Procedure per la gestione rapida ed efficace degli incidenti di sicurezza.

Notifica e mitigazione delle violazioni dei dati.

Modulo 13:

Privacy nell’Era Digitale e dei Social Media
Implicazioni della privacy nell’utilizzo di social media e piattaforme digitali.
Strategie per gestire dati sensibili online.

Modulo 14:

Privacy nei Settori Sanitario ed Educativo
Normative specifiche per la privacy nei settori della salute e dell’istruzione.
Protezione dei dati sensibili in contesti medici ed educativi.

Modulo 15:

Privacy e Cloud Computing
Sicurezza e privacy nell’adozione di soluzioni cloud.
Contratti e accordi di servizio per garantire la conformità.

Modulo 16:

Privacy e IoT (Internet of Things)
Impatto della privacy nelle tecnologie IoT.
Protezione dei dati generati da dispositivi connessi.

Modulo 17:

Privacy e Biometria
Utilizzo responsabile di dati biometrici.
Implicazioni etiche e giuridiche dell’identificazione biometrica.

Modulo 18:

Privacy e Profilazione Utente
Analisi della profilazione e dell’analisi del comportamento.
Consentire e gestire la profilazione in modo etico.

Modulo 19:

Privacy e Reti Sociali Online
Impatto delle reti sociali sulla privacy individuale.
Gestione delle informazioni personali in ambienti sociali online.

Modulo 20:

Privacy nei Processi di Selezione e Risorse Umane
Gestione dei dati personali durante il processo di selezione.
Rispetto delle normative nella gestione delle risorse umane.

Modulo 21:

Privacy e Blockchain
Applicazioni della tecnologia blockchain per garantire la privacy.
Gestione di dati sensibili in sistemi basati su blockchain.

Modulo 22:

Privacy e Marketing Digitale
Strategie di marketing digitale rispettose della privacy.
Consentimento e gestione dei dati nei contesti di marketing.

Modulo 23:

Privacy e Big Data
Implicazioni della privacy nell’analisi dei grandi dati.
Garanzie per la protezione dei dati in scenari di big data.

Modulo 24:

Privacy e Telelavoro
Normative e best practice per la privacy nel telelavoro.
Sicurezza dei dati durante la gestione remota delle attività aziendali.

Modulo 25:

Privacy e Smart Cities
Uso responsabile dei dati nei progetti di smart city.
Garanzie di privacy nelle tecnologie urbane intelligenti.

Modulo 26:

Privacy e Servizi Finanziari
Normative sulla privacy nel settore finanziario.
Sicurezza e protezione dei dati nei servizi finanziari digitali.

Modulo 27:

Privacy e E-commerce
Gestione dei dati personali nei servizi di e-commerce.
Sicurezza delle transazioni online e protezione dei dati dei clienti.

Modulo 28:

Privacy e Reti Wireless
Sicurezza e privacy nelle reti wireless.
Protezione dei dati in ambienti di connettività senza fili.

Modulo 29:

Privacy e Applicazioni Mobile
Gestione della privacy in applicazioni mobile.
Protezione dei dati utente su dispositivi mobili.

Modulo 30:

Privacy e Analisi Forense Digitale
Ruolo della privacy nelle investigazioni digitali.
Protezione dei dati durante le attività forensi.

Modulo 31:

Privacy e Gestione dei Contratti
Considerazioni sulla privacy nei contratti commerciali.
Protezione dei dati durante la negoziazione e l’esecuzione di contratti.

Modulo 32:

Privacy e Normative del Settore Pubblico
Normative specifiche sulla privacy per enti pubblici.
Gestione dei dati nel settore pubblico.

Modulo 33:

Privacy e Conservazione dei Dati
Linee guida per la conservazione e la cancellazione responsabile dei dati.
Rispetto delle normative sulla conservazione dei dati.

Modulo 34:

Privacy e Protezione dei Minori Online
Normative sulla privacy per la protezione dei minori online.
Gestione etica dei dati personali dei minori.

Modulo 35:

Privacy e Commercio Internazionale
Normative sulla privacy nei contesti di commercio internazionale.
Trasferimento sicuro dei dati tra giurisdizioni.

Modulo 36:

Privacy e Intelligence Artificiale Quantistica
Implicazioni della privacy nell’era dell’IA quantistica.
Sicurezza e protezione dei dati in ambienti quantistici.

Modulo 37:

Privacy e Impatto Ambientale
Analisi dell’impatto ambientale delle pratiche di gestione dei dati.
Strategie per una privacy sostenibile.

Modulo 38:

Privacy e Etica Ambientale
Integrazione della privacy nell’etica ambientale.
Ruolo della protezione dei dati nella responsabilità sociale.

Modulo 39:

Privacy e Sostenibilità Aziendale
Pratiche aziendali sostenibili nella gestione dei dati personali.
Contributo della privacy alla sostenibilità.

Modulo 40:

Progetto Finale e Applicazione Pratica
Sviluppo di una strategia di privacy per uno scenario aziendale specifico.
Presentazione dettagliata della strategia e delle soluzioni proposte.

Modulo 41:

Cyber Sicurezza della IA

Modulo 42:

Introduzione: un quadro di insieme della proposta europea di Regolamento Generale sull’Intelligenza Artificiale.

Il Regolamento IA: l’oggetto e le diverse finalità del nuovo quadro normativo sui sistemi di Intelligenza Artificiale.

Il Regolamento IA: l’ambito di applicazione soggettiva e l’efficacia potenzialmente su scala globale delle nuove regole.

Regolamento IA: le principali definizioni giuridiche, tecnologiche, commerciali (ed etiche).

Le definizioni relative alla tecnologia IA, alla sua progettazione, utilizzo ed operatività.

Le definizioni relative ai soggetti a vario titolo implicati dalla operatività dei sistemi IA.

Le definizioni pertinenti alle attività commerciali aventi ad oggetto i sistemi IA.

Le definizioni relative a particolari sistemi di IA che utilizzano la biometria.

Le pratiche di intelligenza artificiale vietate.

Modulo 43:

La classificazione dei sistemi di Intelligenza Artificiale ad alto rischio: l’approccio risk based come scelta legislativa per la regolamentazione dei sistemi IA.

L’elenco dei sistemi di IA ad alto rischio nell’Allegato III al Regolamento: l’analisi pratica.

Il Regolamento IA e il GDPR e il rispettivo approccio risk based: “IA ad alto rischio” vs. “rischi aventi probabilità è gravità diverse”, “rischio” e “rischio elevato” nel GDPR.

Modulo 44:

I requisiti di conformità di un sistema di Intelligenza Artificiale ad alto rischio quale presupposto per la sua immissione sul mercato e messa in servizio: strutturare, attuare, documentare e manutenere un sistema di risk assessment.

I risk assessment e data governance: gli adempimenti pratici.

I risk assessment e documentazione tecnica da predisporre prima della immissione sul mercato o messa in uso di sistemi IA ad alto rischio.

Modulo 45:

L’obbligo di un sistema di tracciamento, registrazione e conservazione dei logs/eventi generati da sistemi IA alto rischio.

La trasparenza verso gli utenti: le informazioni da fornire su tutti gli aspetti progettuali, operativi, tecnici e di sicurezza dei sistemi IA ad alto rischio.

Gli aspetti cybersecurity: gli obblighi di accuratezza, robustezza e resilienza dei sistemi IA ad alto rischio.

La supervisione umana dei sistemi IA ad alto rischio. L’approccio antropocentrico all’Intelligenza Artificiale.

Modulo 46:

Gli obblighi orizzontali per i fornitori di sistemi di IA ad alto rischio: implementare il “sistema di gestione della qualità dei sistemi IA ad alto rischio” quale forma di accountability dell’Intelligenza Artificiale.

Gli altri obblighi dei fornitori di sistemi di IA ad alto rischio: come attuare in pratica le procedure di valutazione della conformità dei sistemi IA.

Gli obblighi in capo agli altri soggetti coinvolti nella catena del valore dei sistemi di Intelligenza artificiale ad alto rischio.

Il caso particolare degli obblighi imposti agli utenti di sistemi di Intelligenza Artificiale ad alto rischio. Gli obblighi gestionali e informativi e l’impatto sui contratti di fornitura.

Le procedure di valutazione e certificazione di conformità dei sistemi IA ad alto rischio. Rinvio.

Modulo 47:

La regolamentazione sui deepfakes e i nuovi diritti delle persone fisiche nell’ambito dell’interazione con sistemi di Intelligenza Artificiale.

I regulatory sandboxes: nuovi strumenti giuridici di sperimentazione anticipata delle soluzioni tecnologiche di IA.

Gli articoli 53-55 del Regolamento IA sui regulatory sandboxes.

Il Comitato Europeo per l’Intelligenza Artificiale e il ruolo delle autorità nazionali.

I codici di condotta sull’Intelligenza Artificiale.

Il sistema sanzionatorio per la violazione del Regolamento sull’Intelligenza Artificiale.

Modulo 48:

I profili della responsabilità civile per l’impiego di sistemi e soluzioni di Intelligenza Artificiale alla luce delle recenti iniziative di regolamentazione dell’Unione Europea. Introduzione.

Le sfide e le criticità che i sistemi di Intelligenza Artificiale pongono alle attuali norme in materia di responsabilità civile.

Come impostare la politica legislativa sulla introduzione di un regime di responsabilità civile per l’Intelligenza Artificiale.

Gli interventi normativi in concreto sono necessari per adeguare/innovare le regole in materia di responsabilità civile da applicare ai sistemi di Intelligenza Artificiale.

Modulo 49:

L’imputazione della responsabilità civile risarcitoria agli operatori dei sistemi di Intelligenza Artificiale: ruoli, funzioni e conseguenze.

Il rapporto tra “rischio alto” dei sistemi di AI e la responsabilità oggettiva.

Modulo 50:

Panoramica della proposta di Regolamento del Parlamento europeo e del Consiglio sulla responsabilità civile per il funzionamento dei sistemi di Intelligenza Artificiale: applicabilità, definizioni, limiti al risarcimento del danno, prescrizione delle azioni.

La responsabilità per colpa applicabile ai sistemi IA non ad alto rischio: le norme della proposta di Regolamento del Parlamento europeo e del Consiglio sulla responsabilità civile per il funzionamento dei sistemi di Intelligenza Artificiale.

DURATA DEL CORSO:

Il corso avrà una durata di 100 ore in modalità asincrona

COME SARANNO I CORSI?

I corsi saranno erogati in modalità online e saranno inviati direttamente all’ e-mail indicata dal richiedente che potrà accedere direttamente al corso nel momento in cui lo riterrà opportuno. Anche l’esame finale sarà fatto in modalità online.

CHE TIPO DI ATTESTATO/CERTIFICATO VIENE RILASCIATO?

Al termine del corso sarà rilasciato un Attestato di Qualità e Qualificazione Professionale

(Programmi Formativi realizzati in collaborazione con il Dipartimento Italiano per la Sicurezza Cibernetica)

COME FACCIO AD ISCRIVERMI AL CORSO?

Per l’iscrizione occorre compilare la documentazione ed inviarla a Euro Formation alla mail: [email protected] allegando la prova dell’intervenuto bonifico bancario e gli altri dati richiesti.

COSA AVRÒ INSIEME AL CORSO?

Insieme al corso avrà anche la possibilità di scaricare la Guida Stampabile/E-Book relativo al corso di formazione che sta seguendo.