Kurzusleírás

Bevezetés a Biztonságos és Etikus AI-be

  • Az AI biztonság és etika áttekintése
  • Gyakori fenyegetések és sebezhetőségek az AI rendszerekben
  • Szabályozási környezet és megfelelőségi keretrendszerek

Biztonsági Fenyegetések az AI-Ügynökökben

  • Adatmérgezés és modell manipuláció
  • Adverzáriális támadások AI modellekre
  • Megelőzési stratégiák az AI biztonsági fenyegetésekre

Robusztus és Biztonságos AI Modellek Készítése

  • Biztonságos AI fejlesztési életciklus
  • Védelmi gépi tanulási technikák
  • AI modell validálás és tesztelés

Etikus AI Fejlesztés és Méltányosság

  • Elfogultság felismerése és enyhítése az AI modellekben
  • Magyarázhatóság és átláthatóság az AI döntésekben
  • Felelős AI üzembe helyezés biztosítása

AI Irányítás, Megfelelőség és Kockázatkezelés

  • Megfelelőség a GDPR, CCPA és AI Törvény szerint
  • Kockázatkezelési keretrendszerek az AI biztonsághoz
  • AI modellek auditálása biztonsági és etikai aggályok szempontjából

Biztonságos AI Üzembehelyezés Legjobb Gyakorlatai

  • AI-ügynökök üzembe helyezése biztonsági szempontok figyelembevételével
  • AI modellek monitorozása anomáliák és sebezhetőségek szempontjából
  • AI biztonsági incidenskezelés és enyhítés

Esettanulmányok és Valós Alkalmazások

  • AI biztonsági incidensek esettanulmányai és tanulságok
  • Biztonságos AI-ügynökök implementálása valós helyzetekben
  • Legjobb gyakorlatok az AI biztonság jövőbiztosításához

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Az AI és gépi tanulás alapfogalmainak ismerete
  • Tapasztalat Pythonnal és AI keretrendszerekkel
  • Alapvető ismeretek a kiberbiztonság elveiről

Közönség

  • AI fejlesztők
  • Biztonsági szakemberek
  • Megfelelőségi tisztviselők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák