Plan Szkolenia

Wprowadzenie do bezpiecznej i etycznej sztucznej inteligencji

  • Przegląd bezpieczeństwa i etyki AI
  • Typowe zagrożenia i słabości systemów AI
  • Krajobraz regulacyjny i ramy zgodności

Zagrożenia bezpieczeństwa w agentach AI

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

Tworzenie odpornych i bezpiecznych modeli AI

  • Cykl życia bezpiecznego rozwoju AI
  • Techniki obronne w uczeniu maszynowym
  • Walidacja i testowanie modeli AI

Etyczny rozwój i uczciwość AI

  • Wykrywanie i łagodzenie stronniczości w modelach AI
  • Wyjaśnialność i przejrzystość decyzji AI
  • Zapewnienie odpowiedzialnego wdrożenia AI

Zarządzanie zgodnością, ryzykiem i nadzorem AI

  • Zgodność z RODO, CCPA i ustawą o AI
  • Ramy zarządzania ryzykiem w bezpieczeństwie AI
  • Audytowanie modeli AI pod kątem bezpieczeństwa i etyki

Najlepsze praktyki bezpiecznego wdrażania AI

  • Wdrażanie agentów AI z uwzględnieniem bezpieczeństwa
  • Monitorowanie modeli AI pod kątem anomalii i słabości
  • Reagowanie na incydenty bezpieczeństwa AI i ich łagodzenie

Studia przypadków i zastosowania w rzeczywistym świecie

  • Studia przypadków naruszeń bezpieczeństwa AI i wnioski
  • Wdrażanie bezpiecznych agentów AI w rzeczywistych scenariuszach
  • Najlepsze praktyki przyszłościowego zabezpieczenia AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość koncepcji AI i uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w pracy z Pythonem i frameworkami AI
  • Podstawowa wiedza na temat zasad cyberbezpieczeństwa

Grupa docelowa

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie