Course Outline

Pengantar AI yang Aman dan Etis

  • Tinjauan umum tentang keamanan dan etika AI
  • Ancaman dan kerentanan umum dalam sistem AI
  • Lanskap regulasi dan kerangka kepatuhan

Ancaman Keamanan di AI Agents

  • Keracunan data dan manipulasi model
  • Serangan adversarial pada model AI
  • Strategi mitigasi untuk ancaman keamanan AI

Membangun Model AI yang Kuat dan Aman

  • Siklus pengembangan AI yang aman
  • Teknik pembelajaran mesin defensif
  • Validasi dan pengujian model AI

Pengembangan AI yang Etis dan Keadilan

  • Deteksi dan mitigasi bias dalam model AI
  • Kejelasan dan transparansi dalam keputusan AI
  • Memastikan penerapan AI yang bertanggung jawab

AI GoKepatuhan, Kepatuhan, dan Risk Management

  • Kepatuhan terhadap GDPR, CCPA, dan UU AI
  • Kerangka kerja manajemen risiko untuk keamanan AI
  • Mengaudit model AI untuk masalah keamanan dan etika

Praktik Terbaik Penerapan AI yang Aman

  • Menerapkan agen AI dengan mempertimbangkan keamanan
  • Memantau model AI untuk anomali dan kerentanan
  • Respons dan mitigasi insiden keamanan AI

Studi Kasus dan Aplikasi di Dunia Nyata

  • Studi kasus pelanggaran keamanan AI dan pelajaran yang didapat
  • Menerapkan agen AI yang aman dalam skenario dunia nyata
  • Praktik terbaik untuk keamanan AI masa depan

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pemahaman tentang konsep AI dan pembelajaran mesin
  • Pengalaman dengan Python dan kerangka kerja AI
  • Pengetahuan dasar tentang prinsip-prinsip keamanan siber

Hadirin

  • pengembang AI
  • Spesialis keamanan
  • Petugas kepatuhan
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories