コース概要

安全で倫理的なAIの概要

  • AIセキュリティと倫理の概要
  • AIシステムにおける一般的な脅威と脆弱性
  • 規制環境とコンプライアンスフレームワーク

AIエージェントのセキュリティ脅威

  • データポイズニングとモデル操作
  • 対抗的攻撃によるAIモデルへの攻撃
  • AIセキュリティ脅威の緩和策

堅牢で安全なAIモデルの構築

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

倫理的なAI開発と公平性

  • AIモデルにおけるバイアス検出と緩和
  • AI決定の説明可能性と透明性
  • 責任あるAI展開の確保

AIガバナンス、コンプライアンス、リスク管理

  • GDPR、CCPA、AI法規制への準拠
  • AIセキュリティのためのリスク管理フレームワーク
  • セキュリティと倫理的な課題に対するAIモデルの監査

安全なAI展開のベストプラクティス

  • セキュリティを考慮したAIエージェントの展開
  • AIモデルの異常と脆弱性の監視
  • AIセキュリティ事件への対応と緩和

ケーススタディと実際の適用事例

  • AIセキュリティ侵害のケーススタディと学び
  • 実世界シナリオでの安全なAIエージェントの実装
  • 未来を見据えたAIセキュリティのベストプラクティス

要約と次へのステップ

要求

  • AIと機械学習の概念の理解
  • PythonとAIフレームワークの経験
  • サイバーセキュリティ原則の基本的な知識

対象者

  • 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人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー