Kerangka Materi

Dasar-dasar: EU AI Act untuk Tim Teknis

  • Kewajiban dan terminologi relevan bagi pengembang dan operator
  • Memahami praktik yang dilarang di bawah Pasal 4 dari perspektif teknis
  • Mencerminkan persyaratan hukum ke kontrol insinyur

Siklus Pengembangan yang Aman dan Patuh

  • Struktur repositori dan policy-as-code untuk proyek AI
  • Ulasan kode dan pemeriksaan statis otomatis untuk pola berisiko
  • Manajemen dependensi dan rantai pasokan untuk komponen model

Desain Pipeline CI/CD untuk Kepatuhan

  • Tahapan pipeline: build, test, validation, package, deploy
  • Integrasi gerbang tata kelola dan pemeriksaan kebijakan otomatis
  • Keimutan artefak dan pelacakan keturunan

Pengujian, Validasi, dan Pemeriksaan Keamanan Model

  • Tes validasi data dan deteksi bias
  • Uji kinerja, kehandalan, dan ketahanan serangan berlawanan
  • Kriteria penerimaan otomatis dan laporan uji

Daftar Model, Versi, dan Provenance

  • Menggunakan MLflow atau setara untuk keturunan model dan metadata
  • Penyimpanan versi model dan dataset untuk reproduktibilitas
  • Mencatat provenance dan menghasilkan artefak yang siap audit

Kontrol Runtime, Pemantauan, dan Observabilitas

  • Instrumentasi untuk mencatat input, output, dan keputusan
  • Pemantauan drift model, drift data, dan metrik kinerja
  • Penyampaian peringatan, rollback otomatis, dan penyebaran canary

Keamanan, Kontrol Akses, dan Perlindungan Data

  • IAM least-privilege untuk lingkungan pelatihan dan pelayanan model
  • Melindungi data pelatihan dan inferensi dalam keadaan istirahat dan transit
  • Manajemen rahasia dan praktik konfigurasi yang aman

Audibilitas dan Pengumpulan Bukti

  • Menghasilkan log yang dapat dibaca mesin dan ringkasan yang dapat dibaca manusia
  • Mengemas bukti untuk penilaian konsistensi dan audit
  • Kebijakan retensi dan penyimpanan aman artefak kepatuhan

Respon Insiden, Pelaporan, dan Penyelesaian

  • Mendeteksi praktik yang dicurigai dilarang atau insiden keamanan
  • Langkah-langkah teknis untuk pengendalian, rollback, dan mitigasi
  • Menyiapkan laporan teknis untuk tata kelola dan regulator

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang alur kerja pengembangan dan penyebaran perangkat lunak
  • Pengalaman dengan kontainerisasi dan konsep Kubernetes dasar
  • Kenalan dengan kontrol sumber Git dan praktik CI/CD

Audience

  • Pengembang yang membangun atau menjaga komponen AI
  • Insinyur DevOps dan platform yang bertanggung jawab atas penyebaran
  • Administrator yang mengelola infrastruktur dan lingkungan runtime
 14 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait