Plan Szkolenia

Wprowadzenie do bezpiecznego i etycznego AI

  • Przegląd bezpieczeństwa i etyki AI
  • Wspólne zagrożenia i wulnerabilności w systemach AI
  • Krajobraz regulacyjny i ramy zgodności

Zagrożenia bezpieczeństwa w agencjach AI

  • Zatruwanie danych i manipulacja modelami
  • Ataki adwersaryjne na modele AI
  • Strategie łagodzenia zagrożeń bezpieczeństwa AI

Budowanie odpornych i bezpiecznych modeli AI

  • Bezpieczny cykl życia rozwoju AI
  • Techniki obronne uczenia maszynowego
  • Walidacja i testowanie modeli AI

Etyczne rozwoj AI i sprawiedliwość

  • Wykrywanie i łagodzenie uprzedzeń w modelach AI
  • Wyjaśnialność i przejrzystość w decyzjach AI
  • Zapewnienie odpowiedzialnego wdrażania AI

Zarządzanie AI, zgodność i zarządzanie ryzykiem

  • Zgodność z GDPR, CCPA i ustawą o AI
  • Ramy zarządzania ryzykiem dla bezpieczeństwa AI
  • Audytowanie modeli AI pod kątem zagrożeń bezpieczeństwa i etycznych

Najlepsze praktyki wdrażania bezpiecznego AI

  • Wdrażanie agentów AI z uwzględnieniem bezpieczeństwa
  • Monitorowanie modeli AI pod kątem anomalii i wulnerabilności
  • Reakcja i łagodzenie zdarzeń bezpieczeństwa AI

Studium przypadku i zastosowania w rzeczywistym świecie

  • Studium przypadków naruszeń bezpieczeństwa AI i nauczonych lekcji
  • Wdrażanie bezpiecznych agentów AI w scenariuszach rzeczywistych
  • Najlepsze praktyki dla bezpiecznego AI na przyszłość

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Rozumienie pojęć związanych z AI i uczeniem maszynowym
  • Doświadczenie w pracy z Pythonem i ramami AI
  • Podstawowa wiedza na temat zasad bezpieczeństwa cybernetycznego

Grupa docelowa

  • Programiści AI
  • Specjaliści ds. bezpieczeństwa
  • Oficerowie ds. zgodności
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie