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课程大纲
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
要求
- 了解AI和机器学习概念
- 具备Python和AI框架的经验
- 对网络安全原则有基本了解
受众
- AI开发人员
- 安全专家
- 合规官
14 小时
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Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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