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:

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