Formation Introduction to AI Trust, Risk, and Security Management (AI TRiSM)
L'IA TRiSM est un domaine émergent qui répond aux besoins de fiabilité, de gestion des risques et de sécurité des systèmes d'IA.
Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'informatique de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et mettre en œuvre l'IA TRiSM dans leur organisation.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts clés et l'importance de la gestion de la confiance, du risque et de la sécurité de l'IA.
- Identifier et atténuer les risques associés aux systèmes d'IA.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité pour l'IA.
- Comprendre la conformité réglementaire et les considérations éthiques pour l'IA.
- Développer des stratégies pour une gouvernance et une gestion efficaces de l'IA.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Comprendre l'AI TRiSM
- Introduction à l'IA TRiSM
- L'importance de la confiance et de la sécurité dans l'IA
- Aperçu des risques et des défis liés à l'IA
Fondements de l'IA digne de confiance
- Principes de fiabilité de l'IA
- Garantir l'équité, la fiabilité et la robustesse des systèmes d'IA
- Éthique et gouvernance de l'IA
Risque Management dans l'IA
- Identifier et évaluer les risques liés à l'IA
- Stratégies d'atténuation des risques liés à l'IA
- Cadres de gestion des risques liés à l'IA
Aspects sécuritaires de l'IA
- L'IA et la cybersécurité
- Protéger les systèmes d'IA contre les attaques
- Cycle de développement sécurisé de l'IA
Conformité et Data Protection
- Le paysage réglementaire de l'IA
- Conformité de l'IA avec les lois sur la confidentialité des données
- Cryptage des données et stockage sécurisé dans les systèmes d'IA
Modèle d'IA Governance
- Structures de Governance pour l'IA
- Contrôle et audit des modèles d'IA
- Transparence et explicabilité dans l'IA
Mise en œuvre de l'IA TRiSM
- Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA TRiSM
- Études de cas et exemples concrets
- Outils et technologies pour l'IA TRiSM
L'avenir de l'IA TRiSM
- Tendances émergentes en matière d'IA TRiSM
- Se préparer à l'avenir de l'IA dans les entreprises
- Apprentissage et adaptation continus dans l'IA TRiSM
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts et des applications de base de l'intelligence artificielle
- Une expérience de la gestion des données et des principes de sécurité informatique est souhaitable.
Public
- Professionnels et responsables informatiques
- Scientifiques des données et développeurs d'IA
- Responsables Business et décideurs politiques
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Demande d'informations consulting
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail complexes en utilisant l'interface de programmation visuelle de n8n.
- Intégrer des capacités d'IA dans les flux de travail en utilisant LangChain.
- Construire des chatbots et des assistants virtuels personnalisés pour divers cas d'utilisation.
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- Déployer et configurer Ollama pour le traitement privé de l'IA.
- Intégrer des modèles d'IA dans des flux de travail d'entreprise sécurisés.
- Optimiser les performances de l'IA tout en préservant la confidentialité des données.
- Automatiser les processus métier avec des capacités d'IA sur site.
- Assurer la conformité avec les politiques de sécurité et de gouvernance de l'entreprise.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place et déployer des LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les modèles d'IA pour la performance et l'efficacité.
- Tirer parti de l'accélération GPU pour améliorer la vitesse d'inférence.
- Intégrer Ollama dans les flux de travail et les applications.
- Contrôler et maintenir les performances des modèles d'IA au fil du temps.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Identifier les questions éthiques clés dans le développement de l'IA avec LangChain.
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- Développer des stratégies pour construire des systèmes d'IA justes et transparents.
- Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques en matière d'IA dans des projets basés sur LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux de LangChain et son rôle dans l'amélioration de l'expérience utilisateur sur le web.
- Implémenter LangChain dans les applications web pour créer des interfaces dynamiques et réactives.
- Intégrer les API dans les applications web pour améliorer l'interactivité et l'engagement des utilisateurs.
- Optimiser l'expérience utilisateur en utilisant les fonctions de personnalisation avancées de LangChain.
- Analyser les données relatives au comportement des utilisateurs afin d'affiner les performances et l'expérience des applications web.
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- Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
- Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
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- Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
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- Mettre en place un environnement efficace pour affiner les modèles d'IA sur Ollama.
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- Optimiser les modèles d'IA en termes de performance, de précision et d'efficacité.
- Déployer des modèles personnalisés dans des environnements de production.
- Évaluer les améliorations apportées aux modèles et s'assurer de leur robustesse.
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- Comprendre ce qu'est Grok AI et en quoi il diffère des autres chatbots.
- Explorer les principales caractéristiques et fonctionnalités de Grok AI.
- Interagir efficacement avec Grok AI pour un usage personnel et professionnel.
- Tirer parti de Grok AI pour la productivité, la créativité et la résolution de problèmes.
- Reconnaître les considérations éthiques et les limites des chatbots IA.
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- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Intégrer LangChain avec les principales plateformes cloud telles que AWS, Azure et Google Cloud.
- Utiliser les API et les services basés sur le cloud pour améliorer les applications alimentées par LangChain.
- Mettre à l'échelle et déployer des agents conversationnels dans le nuage pour une interaction en temps réel.
- Mettre en œuvre les meilleures pratiques de surveillance et de sécurité dans les environnements en nuage.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Automatiser l'extraction et le nettoyage des données en utilisant LangChain.
- Effectuer des analyses de données avancées en utilisant Python et LangChain.
- Créer des visualisations avec Matplotlib et d'autres bibliothèques Python intégrées à LangChain.
- Tirer parti de LangChain pour générer des informations en langage naturel à partir de l'analyse des données.
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
- Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
- Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
- Développer des applications simples en utilisant LangChain.
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A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de Ollama et ses capacités.
- Configurer Ollama pour exécuter des modèles d'IA locaux.
- Déployer et interagir avec les LLMs en utilisant Ollama.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources pour les charges de travail d'IA.
- Explorer les cas d'utilisation pour le déploiement de l'IA locale dans diverses industries.