Kerangka Materi

Pendahuluan ke dalam AI yang Aman dan Beretika

  • Tinjauan tentang keamanan dan etika AI
  • Ancaman dan kerentanan umum dalam sistem AI
  • Landskap regulasi dan kerangka pelaksanaan

Ancaman Keamanan dalam Agens AI

  • Penyusutan data dan manipulasi model
  • Serangan musuh terhadap model AI
  • Strategi mitigasi terhadap ancaman keamanan AI

Membangun Model AI yang Kuat dan Aman

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

Pengembangan dan Ketertiban AI yang Beretika

  • Deteksi dan mitigasi bias dalam model AI
  • Penjelasan dan transparansi dalam keputusan AI
  • Memastikan pelaksanaan AI yang bertanggung jawab

Pengelolaan, Pelaksanaan, dan Manajemen Risiko AI

  • Pelaksanaan GDPR, CCPA, dan AI Act
  • Kerangka manajemen risiko untuk keamanan AI
  • Pemeriksaan model AI untuk keprihatinan keamanan dan etika

Terbaik Praktik Pelaksanaan AI yang Aman

  • Pelaksanaan agens AI dengan mempertimbangkan keamanan
  • Pemantauan model AI untuk anomali dan kerentanan
  • Tanggapan dan mitigasi insiden keamanan AI

Studi Kasus dan Aplikasi Dunia Nyata

  • Studi kasus pelanggaran keamanan AI dan pelajaran yang dipelajari
  • Menerapkan agens AI aman dalam skenario dunia nyata
  • Terbaik praktik untuk memastikan keamanan AI di masa depan

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman mengenai konsep AI dan machine learning
  • Pengalaman dengan Python dan AI frameworks
  • Pengetahuan dasar mengenai prinsip-prinsip keamanan siber

Target Peserta

  • Pengembang AI
  • Ahli keamanan
  • Petugas kepatuhan
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait