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Plan du cours
Introduction à l'IA sécurisée et éthique
- Aperçu de la sécurité et de l'éthique en IA
- Menaces et vulnérabilités courantes des systèmes d'IA
- Environnement réglementaire et cadres de conformité
Menaces de sécurité dans les agents d'IA
- Empoisonnement des données et manipulation des modèles
- Attaques adverses contre les modèles d'IA
- Stratégies d'atténuation des menaces de sécurité pour l'IA
Concevoir des modèles d'IA robustes et sécurisés
- Cycle de vie de développement sécurisé de l'IA
- Techniques d'apprentissage automatique défensif
- Validation et tests des modèles d'IA
Développement éthique de l'IA et équité
- Détection et atténuation des biais dans les modèles d'IA
- Explicabilité et transparence des décisions d'IA
- Assurer un déploiement responsable de l'IA
Gouvernance, conformité et gestion des risques de l'IA
- Conformité au RGPD, CCPA et AI Act
- Frameworks de gestion des risques pour la sécurité de l'IA
- Audit des modèles d'IA pour les questions de sécurité et d'éthique
Meilleures pratiques pour le déploiement sécurisé de l'IA
- Déploiement d'agents d'IA avec une approche axée sur la sécurité
- Surveillance des modèles d'IA pour détecter les anomalies et les vulnérabilités
- Réponse aux incidents de sécurité de l'IA et atténuation
Études de cas et applications réelles
- Études de cas de violations de sécurité de l'IA et leçons tirées
- Mise en œuvre d'agents d'IA sécurisés dans des scénarios réels
- Meilleures pratiques pour assurer la pérennité de la sécurité de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec Python et des frameworks d'IA
- Connaissances de base des principes de cybersécurité
Public cible
- Développeurs d'IA
- Spécialistes de la sécurité
- Responsables de la conformité
14 Heures
