Bądźmy w kontakcie

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie