Kurzusleírás

Bevezetés a biztonságos és etikus mesterséges intelligenciába

  • Az AI biztonságának és etikájának áttekintése
  • Gyakori fenyegetések és sebezhetőségek az AI-rendszerekben
  • Szabályozási környezet és megfelelőségi keretek

Biztonsági veszélyek itt: AI Agents

  • Adatmérgezés és modellmanipuláció
  • Ellenkező támadások AI modellek ellen
  • Mérséklő stratégiák az AI biztonsági fenyegetésekre

Robusztus és biztonságos AI-modellek készítése

  • Biztonságos AI fejlesztési életciklus
  • Defenzív gépi tanulási technikák
  • AI modell validálása és tesztelése

Etikus AI-fejlesztés és méltányosság

  • Torzítás észlelése és enyhítése AI modellekben
  • Magyarázatosság és átláthatóság a mesterséges intelligencia döntéseiben
  • A felelős mesterséges intelligencia bevezetésének biztosítása

AI Governance, Compliance és Risk Management

  • Megfelelés a GDPR-nak, a CCPA-nak és az AI-törvénynek
  • Kockázatkezelési keretrendszerek a mesterséges intelligencia biztonságához
  • MI-modellek auditálása biztonsági és etikai szempontok alapján

Biztonságos mesterséges intelligencia bevezetésének bevált gyakorlatai

  • AI-ügynökök telepítése a biztonságot szem előtt tartva
  • Az AI-modellek figyelése anomáliák és sebezhetőségek keresésére
  • AI biztonsági incidensek válasza és enyhítése

Esettanulmányok és valós alkalmazások

  • Esettanulmányok a mesterséges intelligencia biztonságának megsértésére és a levont tanulságokra
  • Biztonságos AI-ügynökök megvalósítása valós forgatókönyvekben
  • Bevált gyakorlatok a jövőbiztos mesterséges intelligencia biztonságához

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az AI és a gépi tanulási koncepciók megértése
  • Tapasztalat Python és AI keretrendszerekkel
  • Alapvető ismeretek a kiberbiztonsági elvekről

Közönség

  • AI fejlesztők
  • Biztonsági szakemberek
  • Megfelelőségi tisztek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák