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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA sécurisée et éthique
- Présentation de la sécurité et de l'éthique en IA
- Menaces et vulnérabilités courantes des systèmes d'IA
- Paysage réglementaire et cadres de conformité
Menaces de sécurité dans les agents d'IA
- Empoisonnement des données et manipulation des modèles
- Attaques adverses sur les modèles d'IA
- Stratégies d'atténuation des menaces de sécurité en IA
Construction de modèles d'IA robustes et sécurisés
- Cycle de vie de développement de l'IA sécurisée
- Techniques d'apprentissage automatique défensif
- Validation et test des modèles d'IA
Développement d'une IA éthique et équitable
- Détection et atténuation des biais dans les modèles d'IA
- Explicabilité et transparence des décisions d'IA
- Assurer un déploiement responsable de l'IA
Gouvernance de l'IA, conformité et gestion des risques
- Conformité au RGPD, à la CCPA et à la Loi sur l'IA
- Cadres de gestion des risques pour la sécurité de l'IA
- Audit des modèles d'IA pour les enjeux de sécurité et d'éthique
Meilleures pratiques pour le déploiement d'une IA sécurisée
- Déploiement d'agents d'IA en tenant compte de la sécurité
- Surveillance des modèles d'IA pour détecter les anomalies et les vulnérabilités
- Réponse aux incidents de sécurité en IA et stratégies d'atténuation
Études de cas et applications du monde réel
- Études de cas sur les violations de sécurité en IA et leçons apprises
- Mise en œuvre d'agents d'IA sécurisés dans des scénarios réels
- Meilleures pratiques pour garantir la pérennité de la sécurité en IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
- Expérience avec Python et les cadres d'IA
- Connaissances de base des principes de la cybersécurité
Public cible
- Développeurs d'IA
- Spécialistes de la sécurité
- Agents de conformité
