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課程簡介
安全與倫理AI導論
- AI安全與倫理概述
- AI系統中的常見威脅與漏洞
- 法規環境與合規框架
AI代理中的安全威脅
- 數據中毒與模型操縱
- AI模型的對抗性攻擊
- AI安全威脅的緩解策略
構建穩健且安全的AI模型
- 安全的AI開發生命週期
- 防禦性機器學習技術
- AI模型驗證與測試
倫理AI開發與公平性
- AI模型中的偏見檢測與緩解
- AI決策的可解釋性與透明度
- 確保負責任的AI部署
AI治理、合規與風險管理
- 遵守GDPR、CCPA和AI法案
- AI安全的風險管理框架
- 審計AI模型的安全與倫理問題
安全AI部署最佳實踐
- 以安全爲核心的AI代理部署
- 監控AI模型的異常與漏洞
- AI安全事件響應與緩解
案例研究與實際應用
- AI安全漏洞案例研究與經驗教訓
- 在實際場景中實施安全AI代理
- 未來保障AI安全的最佳實踐
總結與下一步
最低要求
- 瞭解AI和機器學習概念
- 具備Python和AI框架的使用經驗
- 具備網絡安全原理的基礎知識
受衆
- AI開發者
- 安全專家
- 合規官
14 時間:
客戶評論 (1)
培訓師即時回答問題。
Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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