Ta kontakt

Kursplan

Introduksjon til sikker og etisk AI

  • Overblikk over AI-sikkerhet og etikk
  • Vanlige trusler og sårbarheter i AI-systemer
  • Regulatorisk landskap og samsvarsrammeverk

Sikkerhetstrusler i AI-agenter

  • Dataforgiftning og manipulering av modeller
  • Adversarial angrep på AI-modeller
  • Mitigeringstiltak for sikkerhetstrusler innen AI

Å bygge robuste og sikre AI-modeller

  • Sikkert livsløp for AI-utvikling
  • Defensive teknikker for maskininlæring
  • Validering og testing av AI-modeller

Etisk AI-utvikling og rettferdighet

  • Deteksjon og mitigering av bias i AI-modeller
  • Forklarbarhet og gjennomsiktighet i AI-beslutninger
  • Sikring av ansvarlig deployering av AI

AI-styring, samsvar og risikostyring

  • Samsvar med GDPR, CCPA og AI-loven
  • Risikostyringsrammeverk for AI-sikkerhet
  • Revisjon av AI-modeller for sikkerhet og etiske bekymringer

Beste praksis for sikker AI-deployering

  • Deployering av AI-agenter med sikkerhet i tankene
  • Overvåking av AI-modeller for anomali og sårbarheter
  • Håndtering og mitigering av sikkerhetsincidenter innen AI

Kasustudier og praktiske anvendelser

  • Kasustudier om brudd på AI-sikkerhet og lærdomer
  • Implementering av sikre AI-agenter i reelle scenarier
  • Beste praksis for å gjøre AI-sikkerhet fremtidssikret

Sammendrag og neste steg

Krav

  • Forståelse av begreper innen AI og maskininlæring
  • Erfaring med Python og AI-rammeverk
  • Grunnleggende kjennskap til prinsipper for cybersikkerhet

Målgruppe

  • Utviklere av AI
  • Sikkerhetsspesialister
  • Compliance-tjenestemenn
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier