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課程簡介

安全與道德AI簡介

  • AI安全與倫理概述
  • AI系統中的常見威脅與脆弱性
  • 法規環境與合規框架

AI代理的安全威脅

  • 資料毒化與模型操控
  • 針對AI模型的對抗性攻擊
  • AI安全威脅的緩解策略

建構堅固且安全的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

道德AI開發與公平性

  • AI模型中的偏誤偵測與緩解
  • AI決策的解釋性與透明度
  • 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法案
  • AI安全的風險管理框架
  • 針對安全與倫理問題進行AI模型稽核

安全AI部署的最佳實踐

  • 以安全考量部署AI代理
  • 監控AI模型的異常與脆弱性
  • AI安全事件的回應與緩解

案例研究與實際應用

  • AI安全洩漏案例與經驗教訓
  • 在真實情境中實現安全的AI代理
  • 保障AI安全的前瞻性最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備AI與機器學習概念的理解
  • 擁有Python與AI框架的使用經驗
  • 基本了解網路安全原則

對象

  • AI開發者
  • 安全專家
  • 合規官員
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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