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
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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