- Analiza kluczowych zagrożeń bezpieczeństwa w projektach AI
- Przegląd najczęstszych wektorów ataków na systemy sztucznej inteligencji
- Omówienie ram prawnych i regulacyjnych (RODO, GDPR)
Szkolenie Bezpieczeństwo danych w projektach sztucznej inteligencji
Poziom
ZaawansowanyCzas
16h / 2 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie Bezpieczeństwo danych w projektach sztucznej inteligencji
Zaawansowany, praktyczny kurs poświęcony kluczowym aspektom ochrony danych w projektach AI. Szkolenie łączy solidną podbudowę teoretyczną z intensywnymi warsztatami praktycznymi, które pozwolą uczestnikom zdobyć niezbędne umiejętności zabezpieczania wrażliwych informacji w środowiskach sztucznej inteligencji. Nacisk położony jest na praktyczne rozwiązania, Case studies oraz bezpośrednie doświadczenie w identyfikacji i mitygacji zagrożeń związanych z bezpieczeństwem danych.
Dla kogo jest szkolenie Bezpieczeństwo danych w projektach sztucznej inteligencji?
Inżynierów AI i data science-
Zespoły obsługi klienta
-
Menedżerów projektów AI
-
Programistów pracujących przy projektach wykorzystujących sztuczną inteligencję
-
Analityków danych zainteresowanych aspektami bezpieczeństwa
-
Studentów kierunków informatycznych i matematycznych
Czego nauczysz się na szkoleniu Bezpieczeństwo danych w projektach sztucznej inteligencji?
-
Kompleksowego podejścia do ochrony danych w projektach AI
-
Identyfikacji i przeciwdziałania lukom bezpieczeństwa w systemach AI
-
Praktycznych technik zabezpieczania modeli i zbiorów danych
-
Wdrażania standardów prywatności i ochrony informacji wrażliwych
Program szkolenia Bezpieczeństwo danych w projektach sztucznej inteligencji
Dzień 1: Fundamenty bezpieczeństwa danych w AI
1. Wprowadzenie do bezpieczeństwa danych w AI
2. Ochrona zbiorów danych
- Metody szyfrowania w procesach przechowywania i transferu danych
- Techniki anonimizacji i pseudonimizacji danych
- Techniki differential privacy
- Techniki federated learning dla zwiększenia prywatności
- Praktyczne warsztaty: Implementacja bezpiecznego preprocessingu danych
3. Warsztat praktyczny – Analiza podatności modeli AI
- Identyfikacja luk bezpieczeństwa w modelach machine learning
- Narzędzia do automatycznej detekcji ataków
- Praktyczne próby manipulacji modelami (adversarial examples)
- Techniki obrony przed atakami na modele AI
Dzień 2: Zaawansowane techniki ochrony danych
4. Bezpieczeństwo modeli i algorytmów
- Metody ochrony własności intelektualnej modeli AI
- Techniki zabezpieczania algorytmów przed nieuprawnionym dostępem
- Case studies: Rzeczywiste scenariusze naruszeń bezpieczeństwa
- Procedury reagowania na incydenty
5. Prywatność i etyka w AI
- Zasady projektowania systemów z zachowaniem prywatności (Privacy by Design)
- Etyczne aspekty przetwarzania danych osobowych
- Mechanizmy kontroli zgody i dostępu do danych
6. Warsztat końcowy – Kompleksowy projekt bezpieczeństwa
- Budowa całościowej strategii bezpieczeństwa dla projektu AI
- Symulacja scenariuszy naruszenia bezpieczeństwa
- Opracowanie planu mitygacji ryzyk
Pobierz program
Pobierz szczegółowy program w PDF, żeby dowiedzieć się więcej o godzinach i tematach zajęć.
