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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 dans les systèmes d'IA
  • Paysage réglementaire et cadres de conformité

Menaces de sécurité dans les agents d'IA

  • Empoisonnement des données et manipulation des modèles
  • Attaques adversariales sur les modèles d'IA
  • Stratégies d'atténuation des menaces de sécurité pour l'IA

Conception de modèles d'IA robustes et sécurisés

  • Cycle de développement sécurisé de l'IA
  • Techniques d'apprentissage 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 de l'IA
  • Assurer un déploiement responsable de l'IA

Gouvernance de l'IA, conformité et gestion des risques

  • Conformité au RGPD, CCPA et AI Act
  • Cadres de gestion des risques pour la sécurité de l'IA
  • Audit des modèles d'IA pour les préoccupations de sécurité et éthiques

Bonnes pratiques de déploiement sécurisé de l'IA

  • Déploiement des agents d'IA en tenant compte de la sécurité
  • Surveillance des modèles d'IA pour détecter anomalies et vulnérabilités
  • Réponse aux incidents de sécurité de l'IA et atténuation

Études de cas et applications réelles

  • Études de cas de brèches de sécurité de l'IA et enseignements tirés
  • Mise en œuvre d'agents d'IA sécurisés dans des scénarios réels
  • Bonnes pratiques pour pérenniser la sécurité de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience avec Python et les frameworks d'IA
  • Connaissances de base des principes de la cybersécurité

Public cible

  • Développeurs d'IA
  • Spécialistes de la sécurité
  • Responsables de la conformité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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