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Struttura del corso
Introduzione alla Sicurezza e all'Etica nell'IA
- Panoramica sulla sicurezza e l'etica nell'IA
- Minacce e vulnerabilità comuni nei sistemi IA
- Contesto normativo e framework di conformità
Minacce alla Sicurezza negli Agenti IA
- Avvelenamento dei dati e manipolazione dei modelli
- Attacchi avversariali ai modelli IA
- Strategie di mitigazione per le minacce alla sicurezza IA
Costruzione di Modelli IA Robusti e Sicuri
- Ciclo di vita dello sviluppo sicuro per l'IA
- Tecniche di machine learning difensive
- Validazione e test dei modelli IA
Sviluppo Etico dell'IA ed Equità
- Rilevamento e mitigazione dei bias nei modelli IA
- Spiegabilità e trasparenza nelle decisioni IA
- Garantire il deployment responsabile dell'IA
Governance, Conformità e Gestione del Rischio nell'IA
- Conformità a GDPR, CCPA e AI Act
- Framework di gestione del rischio per la sicurezza IA
- Verifica dei modelli IA per questioni di sicurezza ed etica
Best Practice per il Deployment Sicuro dell'IA
- Deploy degli agenti IA con attenzione alla sicurezza
- Monitoraggio dei modelli IA per anomalie e vulnerabilità
- Risposta e mitigazione degli incidenti di sicurezza IA
Studi di Caso e Applicazioni nel Mondo Reale
- Studi di caso su violazioni della sicurezza IA e lezioni apprese
- Implementazione di agenti IA sicuri in scenari reali
- Best practice per la future-proofing della sicurezza IA
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti di IA e machine learning
- Esperienza con Python e framework IA
- Conoscenze base dei principi della cybersicurezza
Pubblico di Riferimento
- Sviluppatori IA
- Specialisti della sicurezza
- Responsabili della conformità
14 ore
