Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Dasar-dasar: Undang-Undang AI Uni Eropa bagi Tim Teknis
- Kewajiban dan istilah-istilah teknis yang relevan bagi pengembang serta operator sistem
- Memahami praktik-praktik terlarang menurut Pasal 4 dari perspektif teknis
- Menyelaraskan kewajiban hukum dengan kontrol rekayasa yang harus diterapkan
Siklus Pengembangan yang Aman dan Patuh Aturan
- Struktur repositori serta pendekatan policy-as-code untuk proyek-proyek AI
- Proses tinjauan kode dan pemeriksaan statis otomatis terhadap pola-pola berisiko
- Manajemen dependensi serta rantai pasok komponen model
Perancangan Alur Kerja CI/CD yang Patuh Regulasi
- Tahapan alur kerja: pembuatan, pengujian, validasi, pengemasan, hingga penerapan sistem
- Mengintegrasikan mekanisme tata kelola dan pemeriksaan kebijakan secara otomatis
- Pengelolaan ketahanan artefak serta pelacakan asal-usulnya
Pengujian, Validasi, dan Evaluasi Keamanan Model
- Pengujian validasi data serta deteksi bias dalam model
- Uji kinerja, ketahanan sistem, serta keterlawanan terhadap serangan adversarial
- Penetapan kriteria penerimaan otomatis serta pelaporan hasil pengujian
Pendaftaran, Pengelolaan Versi, dan Pelacakan Asal Usul Model
- Memanfaatkan MLflow atau alat sejenis untuk mencatat garis keturunan serta metadata model
- Pengelolaan versi model dan kumpulan data guna memastikan reproduktibilitas hasil kerja
- Pencatatan asal-usul model serta penyusunan artefak siap diaudit
Kontrol Saat Runtime, Pemantauan, dan Observabilitas Sistem
- Pengaturan instrumen logging untuk mencatat masukan, keluaran, serta keputusan sistem
- Pemantauan anomali pergeseran data atau performa model secara berkala
- Mekanisme peringatan dini, otomatisasi proses rollback, serta penerapan strategi canary deployment
Keamanan Sistem, Kontrol Akses, dan Perlindungan Data
- Penerapan prinsip least-privilege dalam pengaturan IAM guna lingkungan pelatihan maupun penyajian model
- Pengamanan data latih serta data inferensi, baik saat disimpan maupun ditransfer
- Manajemen kredensial rahasia serta penerapan praktik konfigurasi yang aman
Kapabilitas Auditabilitas dan Pengumpulan Bukti Kepatuhan
- Penciptaan log berformat mesin serta ringkasan informasi yang dapat dipahami manusia
- Pengemasan dokumentasi bukti kepatuhan guna didistribusikan dalam proses penilaian regulasi
- Kebijakan penyimpanan serta perlindungan artefak audit secara aman jangka panjang
Prosedur Penanggulangan Insiden, Pelaporan, dan Mitigasi Risiko
- Deteksi praktik terlarang atau insiden keamanan yang dicurigai terjadi pada sistem
- Langkah-langkah teknis guna membatasi kerusakan, melakukan rollback kondisi normal, serta mitigasi risiko lebih lanjut
- Penyusunan laporan teknis untuk pihak manajemen maupun lembaga pengawas regulasi
Rangkuman serta Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mengenai alur kerja pengembangan dan penerapan perangkat lunak
- Pengalaman dalam konsep containerization serta prinsip-prinsip dasar Kubernetes
- Keterbiasaan dengan sistem kontrol versi berbasis Git serta praktik CI/CD
Target Peserta
- Pengembang yang merancang atau memelihara komponen AI
- Insinyur DevOps dan platform yang bertanggung jawab atas proses penerapan sistem
- Administrator yang mengelola infrastruktur serta lingkungan runtime
14 Jam