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コース概要

安全かつ倫理的なAIへの入門

  • AIセキュリティと倫理の概要
  • AIシステムの一般的な脅威と脆弱性
  • 規制の状況とコンプライアンスフレームワーク

AIエージェントにおけるセキュリティ脅威

  • データ汚染とモデル操作
  • AIモデルに対する敵対的攻撃
  • AIセキュリティ脅威に対する緩和戦略

堅牢かつ安全なAIモデルの構築

  • 安全なAI開発ライフサイクル
  • 防御的機械学習技術
  • AIモデルの検証とテスト

倫理的AI開発と公平性

  • AIモデルにおけるバイアスの検出と緩和
  • AI意思決定における説明可能性と透明性
  • 責任あるAI導入の確保

AIガバナンス、コンプライアンス、リスク管理

  • GDPR、CCPA、AI法案への準拠
  • AIセキュリティのためのリスク管理フレームワーク
  • セキュリティおよび倫理面からのAIモデル監査

安全なAI導入のベストプラクティス

  • セキュリティを念頭に置いたAIエージェントの導入
  • AIモデルの異常と脆弱性の監視
  • AIセキュリティインシデントへの対応と緩和

ケーススタディと実務への応用

  • AIセキュリティ侵害のケーススタディとそこから得た教訓
  • 実環境における安全なAIエージェントの実装
  • AIセキュリティの将来を見据えたベストプラクティス

まとめと次のステップ

要求

  • AIと機械学習の概念に関する理解
  • PythonおよびAIフレームワークの使用経験
  • サイバーセキュリティ原則の基礎知識

対象読者

  • AI開発者
  • セキュリティ専門家
  • コンプライアンス担当者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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