Cursos de AI Governance, Compliance, and Security for Enterprise Leaders

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores, arquitetos e gerentes de produtos com nível intermediário a avançado de IA que desejam identificar e mitigar riscos associados a aplicações baseadas em LLMs, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados e saída não filtrada, enquanto incorporam controles de segurança como validação de entrada, supervisão humana no loop e barreiras de saída.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as vulnerabilidades principais dos sistemas baseados em LLMs.
• Aplicar princípios de design seguro à arquitetura de aplicativos LLM.
• Usar ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
• Incorporar técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no loop em pipelines de produção.

Esta formação ao vivo e ministrada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionada a profissionais de nível inicial de segurança, risco e conformidade da TI que desejam entender conceitos fundamentais de segurança AI, vetores de ameaças e quadros globais como NIST AI RMF e ISO/IEC 42001.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os riscos de segurança únicos introduzidos pelos sistemas AI.
• Identificar vetores de ameaças como ataques adversários, envenenamento de dados e inversão de modelo.
• Aplique modelos de governança fundamentais como o Quadro NIST AI Risk Management.
• Alinhar o uso da IA com padrões emergentes, diretrizes de conformidade e princípios éticos.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionada a profissionais de nível intermediário de aprendizado de máquina e cibersegurança que desejam entender e mitigar ameaças emergentes contra modelos de IA, utilizando tanto quadros conceituais quanto defesas práticas como treinamento robusto e privacidade diferencial.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Identificar e classificar ameaças específicas da IA, como ataques adversariais, inversão e envenenamento de dados.
• Utilizar ferramentas como o Adversarial Robustness Toolbox (ART) para simular ataques e testar modelos.
• Aplique defesas práticas incluindo treinamento adversarial, injeção de ruído e técnicas de preservação da privacidade.
• Projete estratégias de avaliação de modelo consciente de ameaças em ambientes de produção.