Kursplan

Introduksjon til sikker og etisk kunstig intelligens

  • Oversikt over AI sikkerhet og etikk
  • Vanlige trusler og sårbarheter i AI-systemer
  • Reguleringslandskap og samsvarsrammeverk

Sikkerhetstrusler i AI Agents

  • Dataforgiftning og modellmanipulasjon
  • Motstridende angrep på AI-modeller
  • Begrensningsstrategier for AI-sikkerhetstrusler

Bygge robuste og sikre AI-modeller

  • Sikker livssyklus for utvikling av AI
  • Defensive maskinlæringsteknikker
  • AI-modellvalidering og testing

Etisk AI-utvikling og rettferdighet

  • Bias deteksjon og mitigering i AI-modeller
  • Forklarlighet og åpenhet i AI-beslutninger
  • Sikre ansvarlig AI-distribusjon

AI Governance, compliance og Risk Management

  • Overholdelse av GDPR, CCPA og AI Act
  • Risikostyringsrammeverk for AI-sikkerhet
  • Revisjon av AI-modeller for sikkerhet og etiske hensyn

Beste praksis for sikker AI-distribusjon

  • Utplassering av AI-agenter med sikkerhet i tankene
  • Overvåking av AI-modeller for uregelmessigheter og sårbarheter
  • AI sikkerhetshendelse respons og redusering

Kasusstudier og virkelige applikasjoner

  • Kasusstudier av AI-sikkerhetsbrudd og erfaringer
  • Implementering av sikre AI-agenter i virkelige scenarier
  • Beste praksis for fremtidssikret AI-sikkerhet

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Forståelse av AI og maskinlæringskonsepter
  • Erfaring med Python og AI-rammeverk
  • Grunnleggende kunnskap om cybersikkerhetsprinsipper

Publikum

  • AI-utviklere
  • Sikkerhetsspesialister
  • Overholdelsesansvarlige
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories