Plan du cours

Introduction à l'IA sécurisée et éthique

  • Aperçu de la sécurité et de l'éthique en IA
  • Menaces et vulnérabilités courantes dans les systèmes d'IA
  • Cadre réglementaire et conformité

Menaces de sécurité dans les agents IA

  • Poisoning des données et manipulation des modèles
  • Attaques adversaires sur les modèles d'IA
  • Stratégies de mitigation pour les menaces de sécurité en IA

Construction de modèles d'IA robustes et sécurisés

  • Cycle de développement d'IA sécurisé
  • Techniques de machine learning défensives
  • Validation et test des modèles d'IA

Développement éthique et équité en IA

  • Détection et mitigation des biais dans les modèles d'IA
  • Explicabilité et transparence dans les décisions d'IA
  • Garantir un déploiement responsable de l'IA

Gouvernance, conformité et gestion des risques en IA

  • Conformité avec le RGPD, la CCPA et la loi sur l'IA
  • Cadres de gestion des risques pour la sécurité en IA
  • Audit des modèles d'IA pour les préoccupations de sécurité et éthiques

Meilleures pratiques pour le déploiement sécurisé de l'IA

  • Déploiement d'agents IA avec une attention à la sécurité
  • Surveillance des modèles d'IA pour les anomalies et vulnérabilités
  • Réponse aux incidents de sécurité en IA et mitigation

Études de cas et applications réelles

  • Études de cas sur les violations de la sécurité en IA et leçons apprises
  • Implémentation d'agents IA sécurisés dans des scénarios réels
  • Meilleures pratiques pour assurer une sécurité future en IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience avec Python et les cadres d'IA
  • Connaissances de base en cybersécurité

Public cible

  • Développeurs IA
  • Spécialistes de la sécurité
  • Officiers de conformité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires