Programa do Curso

Introdução à IA Segura e Ética

  • Visão geral de segurança e ética da IA
  • Ameaças e vulnerabilidades comuns em sistemas de IA
  • Paisagem regulatória e frameworks de conformidade

Ameaças à Segurança em Agentes de IA

  • Envenenamento de dados e manipulação de modelos
  • Ataques adversários em modelos de IA
  • Estratégias de mitigação para ameaças à segurança da IA

Construindo Modelos Robustos e Seguros de IA

  • Ciclo de vida seguro do desenvolvimento de IA
  • Técnicas defensivas de aprendizado de máquina
  • Validação e teste de modelos de IA

Desenvolvimento Ético da IA e Equidade

  • Detecção e mitigação de viés em modelos de IA
  • Explicabilidade e transparência nas decisões de IA
  • Garantindo o uso responsável da IA

Governança, Conformidade e Gerenciamento de Riscos na IA

  • Conformidade com GDPR, CCPA e Regulamento AI
  • Quadros de gerenciamento de riscos para segurança da IA
  • Auditoria de modelos de IA para questões de segurança e éticas

Melhores Práticas para a Implantação Segura de AI

  • Implementação de agentes de IA com foco em segurança
  • Monitoramento de modelos de IA por anomalias e vulnerabilidades
  • Resposta e mitigação de incidentes de segurança de IA

Estudos de Caso e Aplicações do Mundo Real

  • Estudos de caso sobre violações de segurança em IA e lições aprendidas
  • Implementação de agentes seguros de IA em cenários reais
  • Melhores práticas para tornar a segurança da IA futuramente resistente

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizado de máquina
  • Experiência com Python e frameworks de IA
  • Conhecimento básico de princípios de cibersegurança

Público-alvo

  • Desenvolvedores de IA
  • Especialistas em segurança
  • Oficiais de conformidade
 14 Horas

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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