課程簡介

安全與倫理AI導論

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

AI代理中的安全威脅

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

構建穩健且安全的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

  • 遵守GDPR、CCPA和AI法案
  • 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

  • 以安全爲核心的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安全漏洞案例研究與經驗教訓
  • 在實際場景中實施安全AI代理
  • 未來保障AI安全的最佳實踐

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解AI和機器學習概念
  • 具備Python和AI框架的使用經驗
  • 具備網絡安全原理的基礎知識

受衆

  • AI開發者
  • 安全專家
  • 合規官
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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