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Plan du cours
Introduction à l'IA sécurisée et éthique
- Aperçu de la sécurité et de l'éthique de l'IA
- Menaaces et vulnérabilités courantes dans les systèmes d'IA
- Paysage réglementaire et cadres de conformité
Menaaces de sécurité dans les agents IA
- Empoisonnement des données et manipulation des modèles
- Attaques adversariales sur les modèles IA
- Stratégies d'atténuation des menaces de sécurité IA
Concevoir des modèles IA robustes et sécurisés
- Cycle de vie de développement de l'IA sécurisé
- Techniques d'apprentissage automatique défensif
- Validation et test des modèles IA
Développement d'une IA éthique et équitable
- Détection et atténuation des biais dans les modèles IA
- Explicabilité et transparence dans les décisions de l'IA
- Assurer un déploiement responsable de l'IA
Gouvernance, conformité et gestion des risques de l'IA
- Conformité au RGPD, à la CCPA et au Act IA
- Cadres de gestion des risques pour la sécurité de l'IA
- Audit des modèles IA pour les questions de sécurité et d'éthique
Meilleures pratiques pour un déploiement sécurisé de l'IA
- Déploiement d'agents IA en tenant compte de la sécurité
- Surveillance des modèles IA pour les anomalies et les vulnérabilités
- Réponse aux incidents de sécurité de l'IA et atténuation
Études de cas et applications réelles
- Études de cas de violations de sécurité de l'IA et leçons tirées
- Mise en œuvre d'agents IA sécurisés dans des scénarios réels
- Meilleures pratiques pour assurer la pérennité de la sécurité de l'IA
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec Python et des frameworks IA
- Connaissances de base des principes de la cybersécurité
Public cible
- Développeurs IA
- Spécialistes de la sécurité
- Responsables de la conformité
14 Heures
