Building Secure and Ethical AI Agents培訓
AI安全是AI開發的一個關鍵方面,確保AI代理安全、合乎道德並遵守法規。
這門由教師主導的現場培訓(在線或現場)旨在為中級AI開發人員、安全專家和合規官員提供,幫助他們在解決倫理問題和穩健性問題的同時,設計和實施安全的AI代理。
培訓結束時,參與者將能夠:
- 了解AI代理開發中的安全風險和倫理挑戰。
- 為AI模型實施以安全為先的設計原則。
- 應用對抗穩健性技術,防止對AI代理的攻擊。
- 確保遵守倫理AI指南和監管標準。
課程格式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在現場實驗室環境中進行實驗室的動手實施。
課程定制選項
- 要請求定制此課程的培訓,請與我們聯系以便安排。
課程簡介
介绍安全和伦理人工智能
- 人工智能安全和伦理概述
- 人工智能系统中的常见威胁和脆弱性
- 监管环境和合规框架
AI Agents中的安全威胁
- 数据中毒和模型 Manipulation
- 对 AI 模型的对抗性攻击
- 针对 AI 安全威胁的缓解策略
构建强大且安全的 AI 模型
- 安全的 AI 开发生命周期
- 防御性机器学习技术
- AI 模型验证和测试
道德 AI 开发和公平
- AI 模型中的偏见检测和缓解
- AI 决策中的可解释性和透明度
- 确保负责任的 AI 部署
AI Go治理、合规和Risk Management
- 遵守GDPR、CCPA 和 AI 法案
- 针对 AI 安全的风险管理框架
- 审计 AI 模型以解决安全和伦理问题
安全 AI 部署的最佳实践
- 考虑安全因素部署 AI 代理
- 监控 AI 模型以发现异常和漏洞
- AI 安全事件响应和缓解
案例研究和现实世界应用
- AI 安全漏洞的案例研究及经验教训
- 在现实世界场景中实施安全的 AI 代理
- 未来证明 AI 安全的最佳实践
总结和结论
最低要求
- 了解AI和機器學習概念
- 具備Python和AI框架的經驗
- 對網絡安全原則有基本了解
受眾
- AI開發人員
- 安全專家
- 合規官
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客戶評論 (1)
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Adrian
Course - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 開發具有角色特定邏輯和工具路由的定制代理。
- 使用高級函數調用和上下文切換構建動態工作流程。
- 在代理團隊中實施記憶模組和計劃框架。
- 處理多代理錯誤狀態和自適應重試機制。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需為此課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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- 將Read AI與Slack、Salesforce、Notion及類似工具連接。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
- 在實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需定制本課程,請聯繫我們進行安排。
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- 理解CrewAI的架构及其在商业用例中的相关性。
- 使用角色、工具和内存创建面向商业的代理。
- 构建协作执行商业工作流程的代理团队。
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- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行實踐操作。
課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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- 使用AutoGen框架設計多代理架構。
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課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實踐。
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課程定制選項
- 如需為本課程定制培訓,請聯繫我們安排。
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- 在主要平台上設置和配置Read AI用於會議。
- 自動生成會議摘要並識別行動項目。
- 解讀Read AI提供的參與度和情感分析。
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- 自动化后续跟进和文档记录,减少会议开销。
- 利用AI摘要,支持同步和异步协作。
- 通过Read AI洞察,跟踪团队参与度和责任归属。
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14 時間:本次由讲师指导的线下或线上培训,面向希望在企业环境中使用CrewAI构建安全且合规的代理工作流程的高级专业人士。
通过本次培训,参与者将能够:
- 设计涉及多个代理的安全且可审计的工作流程。
- 在自主系统中实施数据隐私策略。
- 集成日志记录、治理和合规机制。
- 在生产环境中部署和监控基于CrewAI的安全系统。