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課程簡介

安全且合乎道德的 AI 簡介

  • AI 安全與道德概論
  • AI 系統中常見的威脅與脆弱點
  • 法規環境與合規框架

AI 代理中的安全威脅

  • 資料中毒與模型操縱
  • 針對 AI 模型的對抗性攻擊
  • AI 安全威脅的緩解策略

建構強健且安全的 AI 模型

  • 安全的 AI 開發生命週期
  • 防禦型機器學習技術
  • AI 模型驗證與測試

合乎道德的 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 及 AI Act 等法規
  • AI 安全的風險管理框架
  • 針對安全與道德議題審查 AI 模型

安全的 AI 部署最佳實踐

  • 以安全為考量部署 AI 代理
  • 監控 AI 模型的異常與脆弱點
  • AI 安全事件回應與緩解

案例研究與實際應用

  • AI 安全破產的案例分析與經驗教訓
  • 在現實情境中實施安全的 AI 代理
  • 為未來保障 AI 安全的最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解 AI 與機器學習概念
  • 具備 Python 與 AI 框架使用經驗
  • 擁有基礎的網路安全知識

受眾對象

  • AI 開發人員
  • 安全專家
  • 合規官員
 14 小時

課程分類