Kursplan

Grundlag: EU AI-aksen for tekniske team

  • Relevante forpliktelser og terminologi for utviklere og operatører
  • Forståelse av forbudte praksiser under artikkel 4 fra en teknisk perspektiv
  • Kartlegging av juridiske krav til tekniske kontroller

Sikker og kompliansmessig utviklingsløype

  • Repositorystruktur og policy-as-code for AI-prosjekter
  • Kodegjennomgang og automatiserte statiske kontroller for risikofylte mønstre
  • Avhengighets- og supply chain-håndtering for modellkomponenter

CI/CD-pipeline design for komplians

  • Pipelinefaser: build, test, validering, pakking, distribusjon
  • Integrering av styringsgater og automatiserte policykontroller
  • Artefaktimmutableitet og sporbarhetssporing

Modelltesting, validering og sikkerhetskontroll

  • Datavalidering og bias-deteksjonstester
  • Ytelse, robusthet og motstand mot angrep testing
  • Automatiserte akseptansekriterier og testrapporter

Modellregistrering, versjonering og sporbarhet

  • Bruk av MLflow eller tilsvarende for modellledighet og metadata
  • Versjonering av modeller og datasett for gjentakbarhet
  • Registrering av sporbarhet og produksjon av granskningssanere artefakter

Runtime-kontroller, overvåking og observabilitet

  • Instrumentering for logging av innganger, utganger og beslutninger
  • Overvåking av modellavvikling, dataavvikling og ytelsesmålinger
  • Varsling, automatisert tilbakeføring og kanary-distribusjoner

Sikkerhet, adgangskontroll og dataskyting

  • Minsteprivilegert IAM for modelltrening og driftsmiljøer
  • Sikring av trenings- og inferensdata både i hvile og under overføring
  • Secrets-håndtering og sikre konfigurasjonsrutiner

Granskbarhet og bevisinnsamling

  • Generering av maskintellegible loggfiler og menneskelig lesbare sammendrag
  • Pakking av bevis for overensstemmelsesvurderinger og granskninger
  • Beholdningspolitiske og sikre lagringsrutiner for komplianseartefakter

Inntrengende respons, rapportering og korrigerende tiltak

  • Oppdaging av mistenkte forbudte praksiser eller sikkerhetsincidenter
  • Tekniske skritt for innekapsling, tilbakeføring og mitigering
  • Forberedelse av tekniske rapporter for styring og reguleringsmyndigheter

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Forståelse for programvareutvikling og -distribusjon arbeidsflyt
  • Erfaring med containerisering og grunnleggende Kubernetes-konsepter
  • Kjennskap til Git-basert kildekodekontroll og CI/CD-praksis

Målgruppe

  • Utviklere som bygger eller vedlikeholder AI-komponenter
  • DevOps- og plattformingeniører som er ansvarlige for distribusjon
  • Administratører som administrerer infrastruktur og runtime-miljøer
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier