Cursusaanbod

Inleiding tot Secure en Ethical AI

  • Overzicht van AI-beveiliging en ethiek
  • Veelvoorkomende bedreigingen en kwetsbaarheden in AI-systemen
  • Regelgevende omgeving en compliance- en nalevingskaders

Beveiligingsbedreigingen in AI Agents

  • Gegevensvergiftiging en modelmanipulatie
  • Adversarial aanvallen op AI-modellen
  • Mitigatiestrategieën voor AI-beveiligingsbedreigingen

Robuuste en veilige AI-modellen bouwen

  • Veilige AI-ontwikkelingscyclus
  • Defensieve machine learning-technieken
  • Validatie en testing van AI-modellen

Ethische AI-ontwikkeling en eerlijkheid

  • Biasdetectie en -mitigatie in AI-modellen
  • Uitlegbaarheid en transparantie in AI-beslissingen
  • Zorgen voor verantwoordelijke AI-implementatie

AI Governance, Compliance en Risk Management

  • Compliance met GDPR, CCPA en AI Act
  • Risk management frameworks voor AI-beveiliging
  • Auditen van AI-modellen op beveiliging en ethische zorgen

Best practices voor veilige AI-implementatie

  • AI-agenten implementeren met beveiliging in gedachten
  • AI-modellen controleren op anomalieën en kwetsbaarheden
  • Incidentenrespons en -mitigatie voor AI-beveiliging

Case studies en praktische toepassingen

  • Case studies van beveiligingsinbreuken in AI en geleerde lessen
  • Veilige AI-agenten implementeren in de echte wereld
  • Best practices om AI-beveiliging toekomstbestendig te maken

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Begrip van AI- en machinaal leren concepten
  • Ervaring met Python en AI- frameworks
  • Basiskennis van cyberbeveiligingsprincipes

Doelgroep

  • AI-ontwikkelaars
  • Beveiligingsspecialisten
  • Compliance officers
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën