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課程時長 14 時間:
課程簡介
基础概念:面向技术团队的欧盟AI法案
- 开发与运维人员的相关义务与术语
- 从技术角度理解第4条的禁止行为
- 将法律要求对应至工程控制
安全且合规的开发生命周期
- AI项目的储存库结构与政策即代码
- 代码审查与高风险模式的自动化静态检查
- 模型组件的依赖与供应链管理
面向合规的CI/CD流程设计
- 流程阶段:建置、测试、验证、封装、部署
- 整合治理关卡与自动化政策检查
- 产出物不可变性与来源追踪
模型测试、验证与安全检查
- 数据验证与偏差侦测测试
- 性能、强健性与对抗韧性测试
- 自动化验收标准与测试报告
模型注册表、版本管理与来源追踪
- 使用MLflow或同等工具管理模型谱系与元数据
- 为可重现行进行模型与数据集版本管理
- 记录来源并产出可随时用于稽核的产出物
运行时控制、监控与可观测性
- 为输入、输出与决策记录进行埋点
- 监控模型偏移、数据偏移与性能指标
- 警报、自动化回滚与金丝雀部署
安全、存取控制与数据保护
- 模型训练与服务环境的最小权限IAM
- 保护静态与传输中的训练及推论数据
- 机密管理与安全组态实务
可稽核性与证据收集
- 产出机器可读日志与人类可读摘要
- 为符合性评估与稽核封装证据
- 合规产出物的保留政策与安全储存
事件回应、报告与补救
- 侦测疑似禁止行为或安全事件
- 遏制、回滚与缓解的技术步骤
- 为治理单位与监管机关准备技术报告
总结与后续步骤
最低要求
- 了解软件开发与部署流程
- 具备容器化及Kubernetes基本概念的经验
- 熟悉基于Git的版本控制与CI/CD实务
适合对象
- 建置或维护AI组件的开发人员
- 负责部署的DevOps与平台工程师
- 管理基础设施与运行时环境的管理员