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課程簡介
安全與倫理AI簡介
- AI安全與倫理概述。
- AI系統中的常見威脅與漏洞。
- 監管環境與合規框架。
AI代理中的安全威脅
- 數據投毒與模型操縱。
- 對AI模型的對抗攻擊。
- AI安全威脅的緩解策略。
構建魯棒且安全的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
- 符合GDPR、CCPA和AI法案的合規性。
- 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
- 以安全爲先的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安全漏洞案例研究及經驗教訓。
- 在實際場景中實現安全的AI代理。
- 未來AI安全的最佳實踐。
總結與下一步
最低要求
- 理解AI和機器學習概念。
- 具備Python和AI框架的使用經驗。
- 具備基本的網絡安全知識。
目標受衆
- 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
課程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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