Bezpieczeństwo ML i Testy na Czerwono (Red Teaming) w sztucznej inteligencji - Plan Szkolenia

AAISM to zaawansowany system odniesienia do oceny, rządzenia i zarządzania ryzykiem bezpieczeństwa w systemach sztucznej inteligencji.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, realizowane na żywo (online lub stacjonarnie), skierowane jest do profesjonalistów na poziomie zaawansowanym, którzy chcą wdrożyć skuteczne kontrole bezpieczeństwa i praktyki rządzenia w środowiskach korporacyjnych opartych na AI.

Po zakończeniu tego programu uczestnicy będą gotowi do:

• oceny ryzyka bezpieczeństwa AI z użyciem metodologii uznawanych w branży,
• wdrażania modeli rządzenia dla odpowiedzialnego implementacji AI,
• harmonizacji polityk bezpieczeństwa AI z celami organizacyjnymi oraz wymogami regulacyjnymi,
• wzmacniania odporności i odpowiedzialności w operacjach opartych na AI.

Forma kursu

• wykłady poprowadzone przez prowadzącego, wspierane przez analizę ekspertów,
• praktyczne warsztaty oraz aktywności oparte na ocenie wiedzy,
• ćwiczenia aplikacyjne wykorzystujące scenariusze rządzenia AI z prawdziwego życia.

Opcje dostosowania kursu

• W celu uzyskania szkolenia skrojonego na miarę Waszej strategii AI w organizacji, skontaktujcie się z nami w celu dostosowania programu kursu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do liderów przedsiębiorstw na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć, jak odpowiedzialnie zarządzać i zabezpieczać systemy AI zgodnie z pojawiającymi się globalnymi ramami, takimi jak UE AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 oraz U.S. Executive Order on AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć prawne, etyczne i regulacyjne ryzyka związane z wykorzystaniem AI w różnych działach.
• Interpretować i stosować główne ramy zarządzania AI (UE AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Ustanowić polityki bezpieczeństwa, audytu i nadzoru dla wdrażania AI w przedsiębiorstwie.
• Opracować wytyczne dotyczące zakupu i użytkowania systemów AI od firm zewnętrznych i wewnętrznych.

To szkolenie prowadzone na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów zajmujących się observowalnością i SRE, którzy chcą integrować modele LLM oraz sztuczną inteligencję w swoich przepływach pracy związanych z monitorowaniem, alarmowaniem i analizą incydentów.

AIOps to szybko rozwijająca się dziedzina, która odpowiada na potrzeby nowoczesnych, złożonych środowisk IT, szczególnie tych działających w ramach architektur chmurowych. Kurs AIOps Foundation oferuje kompleksowe wprowadzenie do koncepcji, technologii i praktyk związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w operacjach IT.

Program obejmuje tło AIOps, jego podstawowe zasady, narzędzia oraz wyzwania organizacyjne, z jakimi borykają się zespoły IT wdrażające te podejścia.

Szkolenie kończy się egzaminem. Jego zdanie daje globalnie uznawany certyfikat AIOps Foundation, ważny przez trzy lata.

Dla kogo jest ten kurs?

Kurs jest przeznaczony dla profesjonalistów i menedżerów zaangażowanych w:

Operacje IT

DevOps i inżynierię niezawodności systemów (SRE)

Architekturę chmurową

Analizę danych i Data Science

Rozwój oprogramowania

Bezpieczeństwo IT

Zarządzanie produktem i projektami

AIOps (Sztuczna Inteligencja dla Operacji IT) jest coraz częściej wykorzystywane do prognozowania incydentów przed ich wystąpieniem oraz automatyzacji analizy przyczyn źródłowych (RCA) w celu minimalizacji przestojów i przyspieszenia rozwiązywania problemów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów IT, którzy chcą wdrożyć analitykę predykcyjną, zautomatyzować naprawę oraz projektować inteligentne przepływy pracy RCA przy użyciu narzędzi AIOps i modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Tworzyć i trenować modele ML do wykrywania wzorców prowadzących do awarii systemów.
• Automatyzować przepływy pracy RCA na podstawie korelacji logów i metryk z wielu źródeł.
• Integrować procesy alertowania i naprawy z istniejącymi platformami.
• Wdrażać i skalować inteligentne potoki AIOps w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

AIOps (Sztuczna Inteligencja dla Operacji IT) to praktyka, która wykorzystuje uczenie maszynowe i analitykę do automatyzacji i usprawnienia operacji IT, szczególnie w obszarach monitorowania, wykrywania incydentów i reagowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów z zakresu operacji IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć techniki AIOps w celu korelacji metryk i logów, redukcji szumu powiadomień oraz poprawy obserwowalności poprzez inteligentną automatyzację.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i architekturę platform AIOps.
• Korelować dane z logów, metryk i śladów w celu identyfikacji przyczyn źródłowych.
• Zmniejszyć zmęczenie powiadomieniami poprzez inteligentne filtrowanie i redukcję szumu.
• Wykorzystać narzędzia open-source lub komercyjne do monitorowania i automatycznego reagowania na incydenty.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Potok AIOps zbudowany w całości z narzędzi open source pozwala zespołom projektować opłacalne i elastyczne rozwiązania w zakresie obserwowalności, wykrywania anomalii i inteligentnego powiadamiania w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do inżynierów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą zbudować i wdrożyć kompleksowy potok AIOps przy użyciu narzędzi takich jak Prometheus, ELK, Grafana i własnych modeli ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować architekturę AIOps wykorzystując wyłącznie komponenty open source.
• Zbierać i normalizować dane z logów, metryk i śladów.
• Stosować modele ML do wykrywania anomalii i przewidywania incydentów.
• Automatyzować powiadamianie i naprawę przy użyciu otwartych narzędzi.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Sztuczna Inteligencja (AI) wprowadza nowe wymiary ryzyka operacyjnego, wyzwań związanych z zarządzaniem oraz zagrożeń cyberbezpieczeństwa dla agencji i departamentów rządowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów IT i zarządzania ryzykiem w sektorze publicznym, którzy mają ograniczone doświadczenie w AI, a chcą zrozumieć, jak oceniać, monitorować i zabezpieczać systemy AI w kontekście rządowym lub regulacyjnym.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Interpretować kluczowe koncepcje ryzyka związane z systemami AI, w tym uprzedzenia, nieprzewidywalność i dryf modelu.
• Stosować specyficzne dla AI ramy zarządzania i audytu, takie jak NIST AI RMF i ISO/IEC 42001.
• Rozpoznawać zagrożenia cyberbezpieczeństwa skierowane na modele AI i potoki danych.
• Tworzyć międzyresortowe plany zarządzania ryzykiem i dostosowywać polityki dotyczące wdrażania AI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja na temat przypadków użycia w sektorze publicznym.
• Ćwiczenia z ram zarządzania AI i mapowania polityk.
• Modelowanie zagrożeń i ocena ryzyka oparta na scenariuszach.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Ten kurs wprowadza praktyczne podejście do zabezpieczania nowoczesnych aplikacji, API, copilotów i autonomicznych agentów opartych na sztucznej inteligencji. Uczestnicy dowiadują się, jak bezpieczeństwo AI różni się od tradycyjnego bezpieczeństwa sieciowego, poznają typowe zagrożenia specyficzne dla AI, takie jak iniekcja prompt, zatrucie RAG i nadużycia agentów, oraz uczą się, jak chronić systemy AI za pomocą warstwowych zabezpieczeń, w tym WAF-ów, bram AI, bezpieczeństwa API i zabezpieczeń. Poprzez praktyczne laboratoria i przykłady z życia wzięte, uczestnicy zdobywają umiejętności identyfikowania wzorców ataków AI, zabezpieczania aplikacji opartych na LLM i wdrażania skutecznych zabezpieczeń runtime w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów IT na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć AI TRiSM w swoich organizacjach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje i znaczenie zarządzania zaufaniem, ryzykiem i bezpieczeństwem w AI.
• Identyfikować i minimalizować ryzyka związane z systemami AI.
• Wdrażać najlepsze praktyki bezpieczeństwa w AI.
• Zrozumieć wymogi regulacyjne i kwestie etyczne związane z AI.
• Opracowywać strategie efektywnego zarządzania i nadzoru nad AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla inżynierów SRE i DevOps, którzy chcą projektować, tworzyć i bezpiecznie wdrażać agentów AI do autonomicznych operacji IT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów AI, architektów i menedżerów produktów na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą identyfikować i łagodzić ryzyka związane z aplikacjami wykorzystującymi LLM, w tym iniekcję promptów, wycieki danych i niesfiltrowane wyniki, jednocześnie wdrażając mechanizmy bezpieczeństwa, takie jak walidacja wejść, nadzór z udziałem człowieka i ograniczenia wyjść.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć kluczowe słabości systemów opartych na LLM.
• Zastosować zasady bezpiecznego projektowania w architekturze aplikacji LLM.
• Wykorzystywać narzędzia takie jak Guardrails AI i LangChain do walidacji, filtrowania i zapewnienia bezpieczeństwa.
• Integrować techniki takie jak sandboxing, red teaming i przegląd z udziałem człowieka w potoki produkcyjne.

Platformy Enterprise AIOps, takie jak Splunk, Moogsoft i Dynatrace, oferują potężne możliwości wykrywania anomalii, korelacji alertów oraz automatyzacji reakcji w dużych środowiskach IT.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych zespołów IT, które chcą zintegrować narzędzia AIOps z istniejącym stosem obserwowalności i przepływami operacyjnymi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i zintegrować Splunk, Moogsoft i Dynatrace w jednolitą architekturę AIOps.
• Korelować metryki, logi i zdarzenia w rozproszonych systemach przy użyciu analizy opartej na sztucznej inteligencji.
• Automatyzować wykrywanie, priorytetyzację i reakcję na incydenty za pomocą wbudowanych i niestandardowych przepływów pracy.
• Optymalizować wydajność, skracać MTTR i poprawiać efektywność operacyjną na skalę przedsiębiorstwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić spersonalizowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Prometheus i Grafana to powszechnie stosowane narzędzia do obserwowalności w nowoczesnej infrastrukturze, podczas gdy uczenie maszynowe wzmacnia te narzędzia, dostarczając predykcyjne i inteligentne spostrzeżenia, aby zautomatyzować decyzje operacyjne.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od obserwowalności na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zmodernizować swoją infrastrukturę monitorowania, integrując praktyki AIOps z wykorzystaniem Prometheusa, Grafany i technik ML.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować Prometheusa i Grafanę do obserwowalności w systemach i usługach.
• Zbierać, przechowywać i wizualizować wysokiej jakości dane szeregów czasowych.
• Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania.
• Tworzyć inteligentne reguły alertów oparte na predykcyjnych spostrzeżeniach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Trening prowadzony przez instruktora, realizowany online lub stacjonarnie w lokalizacji Polsce, skierowany jest do inżynierów ML i zespołów platformowych, którzy potrzebują zbudować solidne pipeline'y operacyjne dla aplikacji napędzanych przez LLM w skali enterprise.