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Programa do Curso

Introdução à IA Segura e Ética

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

Ameaças de Segurança em Agentes de IA

  • Envenenamento de dados e manipulação de modelos
  • Ataques adversariais a modelos de IA
  • Estratégias de mitigação para ameaças de segurança em IA

Construção de Modelos de IA Robustos e Seguros

  • Ciclo de vida de desenvolvimento seguro de IA
  • Técnicas de aprendizado de máquina defensivo
  • Validação e testes de modelos de IA

Desenvolvimento de IA Ética e Equidade

  • Detectação e mitigação de vieses em modelos de IA
  • Explicabilidade e transparência nas decisões de IA
  • Garantindo o despliegue responsável de IA

Governança, Conformidade e Gestão de Riscos em IA

  • Conformidade com GDPR, CCPA e Lei de IA
  • Quadros de gestão de riscos para segurança em IA
  • Auditoria de modelos de IA para preocupações de segurança e ética

Boas Práticas de Despliegue Seguro de IA

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

Estudos de Caso e Aplicações do Mundo Real

  • Estudos de caso sobre violações de segurança em IA e lições aprendidas
  • Implementação de agentes de IA seguros em cenários do mundo real
  • Boas práticas para assegurar a segurança futura de IA

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

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