Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Podstawy: Akt o Sztucznej Inteligencji UE dla Zespołów Technicznych
- Istotne obowiązki i terminologia dla programistów i operatorów
- Zrozumienie zabronionych praktyk w ramach Artykułu 4 z perspektywy technicznej
- Mapowanie wymagań prawnych na kontrole inżynieryjne
Bezpieczny i Zgodny Cykl Życia Rozwoju
- Struktura repozytorium i polityka jako kod dla projektów AI
- Przegląd kodu i zautomatyzowane statyczne kontrole pod kątem ryzykownych wzorców
- Zarządzanie zależnościami i łańcuchem dostaw dla komponentów modelu
Projektowanie Potoku CI/CD dla Zgodności
- Etapy potoku: budowanie, testowanie, walidacja, pakowanie, wdrażanie
- Integracja bram zarządzania i zautomatyzowanych kontroli polityk
- Niezmienność artefaktów i śledzenie pochodzenia
Testowanie, Walidacja i Kontrole Bezpieczeństwa Modelu
- Testy walidacji danych i wykrywania uprzedzeń
- Testy wydajności, odporności i odporności na ataki
- Zautomatyzowane kryteria akceptacji i raportowanie testów
Rejestr Modeli, Wersjonowanie i Pochodzenie
- Używanie MLflow lub odpowiednika do śledzenia pochodzenia i metadanych modelu
- Wersjonowanie modeli i zbiorów danych w celu zapewnienia powtarzalności
- Rejestrowanie pochodzenia i tworzenie artefaktów gotowych do audytu
Kontrole Środowiska Uruchomieniowego, Monitorowanie i Obserwowalność
- Instrumentacja do logowania wejść, wyjść i decyzji
- Monitorowanie dryfu modelu, dryfu danych i metryk wydajności
- Alerty, automatyczne wycofywanie i wdrożenia kanaryjskie
Bezpieczeństwo, Kontrola Dostępu i Ochrona Danych
- Zasada najmniejszych uprawnień IAM dla środowisk treningowych i obsługujących modele
- Ochrona danych treningowych i inferencyjnych w spoczynku i w trakcie przesyłania
- Zarządzanie tajemnicami i bezpieczne praktyki konfiguracji
Podleganie Audytowi i Zbieranie Dowodów
- Generowanie logów czytelnych dla maszyn i podsumowań czytelnych dla ludzi
- Pakowanie dowodów do oceny zgodności i audytów
- Polityki przechowywania i bezpieczne przechowywanie artefaktów zgodności
Reagowanie na Incydenty, Raportowanie i Naprawa
- Wykrywanie podejrzanych zabronionych praktyk lub incydentów bezpieczeństwa
- Techniczne kroki związane z powstrzymywaniem, wycofywaniem i łagodzeniem
- Przygotowywanie raportów technicznych dla zarządzania i regulatorów
Podsumowanie i Kolejne Kroki
Wymagania
- Zrozumienie procesów tworzenia i wdrażania oprogramowania
- Doświadczenie w konteneryzacji i podstawowych koncepcjach Kubernetes
- Znajomość kontroli źródła opartej na Git i praktyk CI/CD
Grupa docelowa
- Programiści tworzący lub utrzymujący komponenty AI
- Inżynierowie DevOps i platformowi odpowiedzialni za wdrożenia
- Administratorzy zarządzający infrastrukturą i środowiskami uruchomieniowymi
14 godzin