Securing Edge AI and Embedded Intelligence Počítačový Kurz

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé podnikové vedoucí, kteří chtějí pochopit, jak řídit a zabezpečovat AI systémy odpovědně a v souladu s evolvujícími globálními rámci jako je EU AI Act, GDPR, ISO/IEC 42001 a Úředním nařízením USA o AI.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit právní, etické a regulativní rizika používání AI ve všech odděleních.
• Vysvětlit a aplikovat hlavní rámce pro řízení AI (EU AI Act, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Založit zásady zabezpečení, auditu a dohledu pro nasazení AI v podniku.
• Vytvořit nákupní a užitkové pokyny pro třetích stran a interní systémy AI.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé a pokročilé AI vývojáře, architekti a manažeře produktů, kteří chtějí identifikovat a minimalizovat rizika spojená s aplikacemi založenými na LLM, včetně injekce promptů, úniku dat a nezpracovaného výstupu, přičemž zahrnuje bezpečnostní kontroly jako je validace vstupu, dohled člověka v cyklu (human-in-the-loop) a ochranná opatření pro výstup.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní chybné body systémů založených na LLM.
• Zapojit bezpečnostní principy designu do architektury aplikací s LLM.
• Využít nástroje jako Guardrails AI a LangChain pro validaci, filtraci a bezpečnost.
• Integrace technik jako jsou sandboxing, red teaming a člověk v cyklu (human-in-the-loop) do produkčních potrubí.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro začínající odborníky z oblasti IT bezpečnosti, rizik a souladu, kteří chtějí pochopit základní koncepty bezpečnosti AI, vektory hrozeb a globální rámce jako je NIST AI RMF a ISO/IEC 42001.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit jedinečné bezpečnostní rizika, která přinášejí systémy AI.
• Identifikovat vektory hrozeb jako jsou protivážné útoky, otrávení dat a inverzní modely.
• Použít základní modely správy jako je NIST AI Risk Management Framework.
• Zharmonizovat využití AI s evolvujícími standardy, pokyny pro soulad a etickými principy.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro pokročilé odborníky, kteří chtějí implementovat a vyhodnotit techniky jako federované učení, bezpečnou multiparty výpočetní techniku, homomorfní šifrování a diferenciální soukromí ve skutečných ML potrubích.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit a porovnat klíčové techniky ochrany soukromí v ML.
• Implementovat systémy federovaného učení pomocí open-source frameworků.
• Využít diferenciální soukromí pro bezpečné sdílení dat a trénink modelu.
• Používat šifrovací a bezpečné výpočetní techniky k ochraně vstupů a výstupů modelu.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pokročilým odborníkům v oblasti bezpečnosti a specialistům v ML, kteří chtějí simulovat útoky na AI systémy, odhalit zranitelnosti a posílit robustnost nasazených AI modelů.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Simulovat skutečné hrozby pro modely strojového učení.
• Vytvářet protivzorky k testu robustnosti modelů.
• Hodnotit povrch útoku AI API a potrubí.
• Nakreslit strategie červených týmů pro prostředí nasazování AI.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky na strojové učení a kybernetickou bezpečnost, kteří chtějí pochopit a minimalizovat nové hrozby proti AI modeleům pomocí konceptuálních rámci a praktických obranných opatření jako je odolné učení a diferenciální soukromí.

Koncovým cílem tohoto kurzu je, aby účastníci mohli:

• Identifikovat a klasifikovat AI specifické hrozby jako jsou protiútočné útoky, inverze a otrávení.
• Používat nástroje jako je Adversarial Robustness Toolbox (ART) pro simulaci útoků a testování modelů.
• Aplikovat praktické obranné opatření, včetně protiútočného učení, vložení šumu a technik ochrany soukromí.
• Návrh strategie hodnocení modelů s ohledem na hrozby ve výrobních prostředích.