Struttura del corso

Introduzione all'AI Sicuro e Etico

  • Panoramica sulla sicurezza e l'etica dell'AI
  • Minacce comuni e vulnerabilità nei sistemi AI
  • Paesaggio normativo e framework di conformità

Minacce alla Sicurezza degli Agenti AI

  • Avvelenamento dei dati e manipolazione del modello
  • Attacchi avversari su modelli AI
  • Strategie di mitigazione per le minacce alla sicurezza dell'AI

Costruzione di Modelli AI Robusti e Sicuri

  • Ciclo di sviluppo sicuro dell'AI
  • Tecniche di machine learning difensive
  • Convalida e test dei modelli AI

Sviluppo Etico dell'AI e Imparzialità

  • Rilevamento e mitigazione delle distorsioni nei modelli AI
  • Spiegabilità e trasparenza nelle decisioni di AI
  • Garanzia di una distribuzione responsabile dell'AI

Governance, Conformità e Gestione dei Rischi nell'AI

  • Conformità con GDPR, CCPA e Regolamento AI
  • Framework di gestione dei rischi per la sicurezza dell'AI
  • Revisione dei modelli AI per problemi di sicurezza ed etici

Migliori Pratiche per la Distribuzione Sicura dell'AI

  • Distribuzione degli agenti AI con attenzione alla sicurezza
  • Monitoraggio dei modelli AI per anomalie e vulnerabilità
  • Risposta e mitigazione di incidenti di sicurezza dell'AI

Studi di Caso ed Applicazioni nel Mondo Reale

  • Studi di caso su violazioni della sicurezza AI e insegnamenti appresi
  • Implementazione di agenti AI sicuri in scenari reali
  • Migliori pratiche per garantire la sicurezza futura dell'AI

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Comprehenzione dei concetti di intelligenza artificiale e machine learning
  • Esperienza con Python e framework AI
  • Conoscenze di base dei principi della cybersecurity

Pubblico mirato

  • Sviluppatori AI
  • Esperti di sicurezza
  • Ufficiali di conformità
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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