Ochroniaj systemy AI przed ewoluującymi zagrożeniami dzięki szkoleniom prowadzonym przez instruktora w AI Security.
Te kursy na żywo nauczają, jak bronić modeli uczenia maszynowego, kontratakować na atakach przeciwnika oraz budować zaufane i odporne systemy AI.
Szkolenia są dostępne jako online live training za pośrednictwem zdalnego pulpitu lub szkolenia na miejscu w Trójmiasto, z interaktywnymi ćwiczeniami i realnymi przypadkami użytkowania.
Szkolenia na miejscu mogą być przeprowadzane w Twoim miejscu w Trójmiasto lub w centrum szkoleniowym NobleProg w Trójmiasto.
Znane również jako Secure AI, ML Security lub Adversarial Machine Learning.
NobleProg – Twój lokalny dostawca szkoleniowy
Gdynia
Hotel Nadmorski, Ejsmonda 2, Gdynia, Polska, 81-409
Sala szkoleniowa znajduje się zaledwie 3 kilometry od Dworca PKP/PKS w Gdyni, co sprawia, że jest łatwo dostępna dla uczestników podróżujących pociągiem lub autobusem. Dodatkowo, jest oddalona tylko o 400 metrów od przystanku autobusowego, ułatwiając dojazd nawet tym, którzy podróżują komunikacją miejską. Wyposażona jest w niezbędne narzędzia do prowadzenia szkoleń, takie jak rzutnik, ekran oraz flipchart, co zapewnia komfortowe warunki dla uczestników i prowadzącego zajęcia.
Gdańsk
Hotel Fahrenheit, Grodzka 19, Gdańsk, Polska, 80-841
Sala szkoleniowa znajduje się w samym sercu malowniczej gdańskiej starówki, co sprawia, że otoczenie jest nie tylko inspirujące, ale także wyjątkowo atrakcyjne dla uczestników. W niedalekiej odległości można znaleźć dworzec PKP oraz PKS, ułatwiając przyjazd zarówno tym podróżującym pociągiem, jak i autobusem. Dodatkowo, lotnisko i port są również w zasięgu ręki, co czyni tę lokalizację wygodną dla osób przybywających z dalszych miejscowości, zarówno z kraju, jak i spoza jego granic.
AAISM to zaawansowany ramowy system do oceny, zarządzania i kontrolowania ryzyk związanymi z bezpieczeństwem systemów sztucznej inteligencji.
Ta prowadzona przez instruktora, na żywo trening (online lub stacjonarnie) jest skierowany do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zaimplementować efektywne kontrole bezpieczeństwa i praktyki zarządzania w środowiskach AI przedsiębiorstwa.
Na koniec tego programu uczestnicy będą przygotowani do:
Oceny ryzyk bezpieczeństwa sztucznej inteligencji za pomocą uznanych w branży metodologii.
Implementacji modeli zarządzania dla odpowiedzialnego wdrażania AI.
Wyrównania polityk bezpieczeństwa AI do celów organizacyjnych i oczekiwań regulacyjnych.
Zwiększenia odporności i sprawności rachunkowej w operacjach opartych na sztucznej inteligencji.
Format kursu
Obsługiwane wykłady wspierane ekspertową analizą.
Praktyczne warsztaty i aktywności oparte na ocenie.
Stosowane ćwiczenia wykorzystujące realne scenariusze zarządzania AI.
Opcje dostosowywania kursu
Dla dostosowanego treningu zgodnego z strategią AI w Twojej organizacji, prosimy o kontakt w celu dostosowania kursu.
Ta prowadzona przez instruktora, żywa szkolenie w Trójmiasto (online lub stacjonarne) skierowane jest do IT profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą zrozumieć i zaimplementować AI TRiSM w swoich organizacjach.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć kluczowe koncepcje i znaczenie zarządzania zaufaniem, ryzykiem i bezpieczeństwem w AI.
Identyfikować i łagodzić ryzyka związane z systemami AI.
Implementować najlepsze praktyki zabezpieczeń dla AI.
Zrozumieć zgodność z przepisami i rozważania etyczne dotyczące AI.
Rozwijać strategie skutecznego zarządzania i rządzenia AI.
Ten kurs obejmuje zarządzanie, zarządzanie tożsamością oraz testowanie wroga dla agentyckich systemów sztucznej inteligencji, skupiając się na wzorcach wdrożenia bezpiecznych dla przedsiębiorstw i praktycznych technikach czerwonych drużyn.
Ten prowadzony przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych praktyków, którzy chcą projektować, zabezpieczać i oceniać oparte na agentach systemy AI w środowiskach produkcyjnych.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Określić modele zarządzania i zasady dla bezpiecznych wdrożeń agentyckich systemów AI.
Projektować przepływy tożsamości i uwierzytelniania niebędących człowiekiem agentami z najmniejszymi uprawnieniami.
Implementować kontrolę dostępu, ścieżki audytowe i obserwowalność dostosowane do autonomicznych agentów.
Planować i wykonywać ćwiczenia czerwonej drużyny, aby odkrywać niewłaściwe zastosowania, ścieżki eskalacji i ryzyko wydobywania danych.
Zmniejszać typowe zagrożenia dla agentyckich systemów poprzez politykę, kontrolę inżynierską i monitorowanie.
Format Kursu
Interaktywne wykłady i warsztaty modelowania zagrożeń.
Praktyczne laboratoria: udzielanie tożsamości, egzekwowanie polityki i symulacja przeciwnika.
Ćwiczenia czerwonej drużyny/niebieskiej drużyny i ocena końcowa kursu.
Opcje Dostosowywania Kursu
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy skontaktować się z nami, aby ustalić szczegóły.
Ta prowadzona przez instruktora szkolenie na żywo w Trójmiasto (online lub stacjonarnie) jest skierowane do poziomu średniozaawansowanego, profesjonalistów z dziedziny AI i cyberbezpieczeństwa, którzy chcą zrozumieć i rozwiązać problemy dotyczące bezpieczeństwa specyficzne dla modeli i systemów AI, szczególnie w wysoce uregulowanych branżach takich jak finanse, zarządzanie danymi i konsulting.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć rodzaje ataków przeciwników skierowanych na systemy AI i metody obrony przed nimi.
Wdrożyć techniki wzmocnienia modeli, aby zabezpieczyć potoki uczenia maszynowego.
Zapewnić bezpieczeństwo i integralność danych w modelach uczenia maszynowego.
Obsługiwać wymagania dotyczące zgodności regulacyjnej związane z bezpieczeństwem AI.
Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów ds. zabezpieczeń i ekspertów ML, którzy chcą symulować ataki na systemy AI, odkrywać wady i zwiększać odporność wdrożonych modeli AI.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Symulować realne zagrożenia dla modeli uczenia maszynowego.
Generować przykłady awersyjne, aby przetestować odporność modelu.
Oceniać powierzchnię ataku API i potoków AI.
Projektować strategie red teaming dla środowisk wdrożenia AI.
TinyML to podejście do wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach o niskim zużyciu energii, z ograniczoną ilością zasobów, działających na krawędzi sieci.
Ten prowadzony przez instruktora szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do profesjonalistów o zaawansowanym poziomie, którzy chcą zabezpieczać potoki TinyML i wdrażać techniki chroniące prywatność w aplikacjach AI na krawędzi.
Na koniec tego kursu uczestnicy będą mogli:
Identyfikować unikalne zagrożenia bezpieczeństwa związane z wnioskowaniem TinyML na urządzeniach.
Implementować mechanizmy chroniące prywatność w wdrożeniach AI na krawędzi.
Wzmocniać modele TinyML i układy wbudowane przeciwko zagrożeniom niesprzyjającym.
Stosować najlepsze praktyki dotyczące bezpiecznej obsługi danych w środowiskach o ograniczonych zasobach.
Format kursu
Angażujące wykłady wspierane dyskusjami prowadzonymi przez ekspertów.
Trening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do inżynierów i specjalistów ds. bezpieczeństwa o poziomie średnim, którzy chcą zabezpieczyć modele sztucznej inteligencji wdrożone na krawędzi przed zagrożeniami takimi jak manipulacja, wyciek danych, niekorzystne wejścia i ataki fizyczne.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Identyfikować i oceniać ryzyka bezpieczeństwa w wdrożeniach sztucznej inteligencji na krawędzi.
Stosować techniki odporności na manipulacje i szyfrowanego wnioskowania.
Utwardzać modele wdrożone na krawędzi i zabezpieczać łańcuchy danych.
Wdrażać strategie zminimalizowania zagrożeń specyficzne dla wbudowanych i ograniczanych systemów.
To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Trójmiasto (online lub stacjonarne) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć i ocenić techniki takie jak federated learning, bezpieczna obliczenia wielu stron, homomorficzne szyfrowanie i różnicowa prywatność w rzeczywistych potokach uczenia maszynowego.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Zrozumieć i porównać kluczowe techniki zachowujące prywatność w ML.
Wdrożyć systemy federated learning za pomocą open-source frameworków.
Zastosować różnicową prywatność do bezpiecznego udostępniania danych i treningu modeli.
Używać szyfrowania i technik bezpiecznych obliczeń, aby chronić wejścia i wyjścia modeli.
Artificial Intelligence (AI) wprowadza nowe wymiary ryzyka operacyjnego, wyzwania rządzenia i narażenia na cyberzagrożenia dla rządowych agencji i departamentów.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów IT i ryzyka w sektorze publicznym z ograniczoną wcześniejszą wiedzą na temat sztucznej inteligencji, którzy chcą poznać, jak oceniać, monitorować i bezpiecznie wdrażać systemy AI w kontekście rządowym lub regulacyjnym.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Interpretować kluczowe pojęcia związane z ryzykiem systemów AI, w tym uprzedzenia, nieprzewidywalność i drift modelu.
Zastosować ramy rządzenia i audytu specyficzne dla AI, takie jak NIST AI RMF i ISO/IEC 42001.
Rozpoznawać zagrożenia cyberbezpieczeństwa skierowane przeciwko modelom AI i kanałom danych.
Ustanowić międzydepartamentalne plany zarządzania ryzykiem i wyaliniowanie polityk wdrażania AI.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje na temat przypadków użycia w sektorze publicznym.
Ćwiczenia z ramami rządzenia AI i mapowaniem polityk.
Modelowanie zagrożeń i ocena ryzyka w oparciu o scenariusze.
Opcje dostosowania kursu
Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.
Ta prowadzona przez instruktora, żywa szkolenie w Trójmiasto (online lub stacjonarnie) jest skierowana do poziomu średniozaawansowanych liderów przedsiębiorstw, którzy chcą zrozumieć, jak odpowiedzialnie rządzić i zapewniać bezpieczeństwo systemów AI w zgodzie z nowymi globalnymi ramami, takimi jak Ustawodawstwo UE o AI, RODO, ISO/IEC 42001 oraz polecenie prezydenckie USA dotyczące AI.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć prawne, etyczne i regulacyjne ryzyka związane z wykorzystaniem AI w różnych działach.
Interpretować i stosować główne ramy rządzenia AI (Ustawodawstwo UE o AI, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
Ustanawiać polityki bezpieczeństwa, kontroli i nadzoru dla wdrażania AI w przedsiębiorstwie.
Rozwijać wytyczne na temat zakupów i użytkowania systemów AI trzecich stron oraz własnych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora w Trójmiasto (online lub na miejscu) jest skierowane do developerów, architektów i menedżerów produktów AI na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą identyfikować i minimalizować ryzyka związane z aplikacjami napędzanymi przez duże modele językowe (LLM), w tym wstrzykiwanie promptów, wycieki danych i niefiltrowane wyjścia, jednocześnie wdrażając kontrole bezpieczeństwa takie jak walidacja wejścia, nadzór człowieka w pętli oraz ograniczniki wyjścia.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Rozumieć podstawowe podatności systemów opartych na LLM.
Zastosować zasady projektowania bezpiecznego do architektury aplikacji LLM.
Używać narzędzi takich jak Guardrails AI i LangChain do walidacji, filtrowania i bezpieczeństwa.
Integrować techniki takie jak sandboxing, red teaming i recenzja człowieka w pętli do linii montażowych produkcyjnych.
Ta prowadzona przez instruktora, interaktywna szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowana do profesjonalistów w dziedzinie uczenia maszynowego i zabezpieczeń cyfrowych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zrozumieć i zmniejszać nowe zagrożenia dla modeli AI, wykorzystując zarówno ramy koncepcyjne, jak i praktyczne metody obrony, takie jak odporne treningi i prywatność różnicowa.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
Identyfikować i kategoryzować zagrożenia specyficzne dla AI, takie jak ataki wprowadzające błędy, odwrócenie i otrucie.
Korzystać z narzędzi, takich jak Adversarial Robustness Toolbox (ART), do symulacji ataków i testowania modeli.
Stosować praktyczne metody obrony, w tym odporne treningi, wprowadzanie szumu i techniki chroniące prywatność.
Projektować strategie oceny modeli świadome zagrożeń w środowiskach produkcyjnych.
To prowadzone przez instruktora, na żywo trening w Trójmiasto (online lub stacjonarny) jest skierowany do początkujących specjalistów ds. zabezpieczeń IT, zarządzania ryzykiem i zgodności, którzy chcą zrozumieć podstawowe koncepcje bezpieczeństwa AI, wektory zagrożeń oraz globalne ramy takie jak NIST AI RMF i ISO/IEC 42001.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
Zrozumieć unikalne ryzyka bezpieczeństwa wprowadzone przez systemy AI.
Identyfikować wektory zagrożeń, takie jak ataki wrogie, zatrucie danych i odwracanie modeli.
Zastosować podstawowe modele zarządzania, takie jak NIST AI Risk Management Framework.
Wyrównać zastosowanie AI do nowych standardów, wytycznych dotyczących zgodności i zasad etycznych.
Na podstawie najnowszych wytycznych OWASP GenAI Security Project, uczestnicy nauczą się identyfikować, oceniać i łagodzić zagrożenia specyficzne dla AI poprzez ćwiczenia praktyczne i scenariusze z życia rzeczywistego.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (1)
Profesjonalna wiedza oraz sposób, w jaki przedstawił ją przed nami
Szkolenie AI Security Trójmiasto, szkolenie wieczorowe AI Security Trójmiasto, szkolenie weekendowe AI Security Trójmiasto, AI Security boot camp Trójmiasto, kurs zdalny AI Security Trójmiasto, nauczanie wirtualne AI Security Trójmiasto, Kurs AI Security Trójmiasto, nauka przez internet AI Security Trójmiasto, edukacja zdalna AI Security Trójmiasto, wykładowca AI Security Trójmiasto, instruktor AI Security Trójmiasto, Kursy AI Security Trójmiasto, kurs online AI Security Trójmiasto, lekcje AI Security Trójmiasto, Trener AI Security Trójmiasto
