Основы безопасности ИИ

По мере того как искусственный интеллект становится все более интегрированным в нашу повседневную жизнь, защита этих систем от уникальных и сложных угроз становится все более важной. Этот курс дает четкое, фундаментальное понимание того, как защитить модели машинного обучения от атак. Вы перейдете от основных концепций к практическим принципам защиты, научитесь критически мыслить о рисках в приложениях ИИ и о том, как их смягчать. К концу курса вы получите необходимые знания для обсуждения и содействия созданию более безопасного и надежного ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные принципы безопасности ИИ и современный ландшафт угроз для систем машинного обучения. - Узнайте, как выявлять общие уязвимости, такие как отравление данных, уклонение от модели и атаки с быстрым впрыском. - Применять фундаментальные стратегии для создания более надежных и безопасных моделей ИИ с нуля. - Изучите принципы ответственного ИИ, включая справедливость, смягчение предвзятости и прозрачность модели. - Понимание соображений безопасности на протяжении всего жизненного цикла разработки машинного обучения. - Практикуются в анализе потенциальных векторов атак на различные типы моделей ИИ с помощью письменных упражнений. Курс начинается с основной терминологии и основных способов атаки систем ИИ, затем охватывает ключевые методы защиты и передовые методы обеспечения безопасности процесса разработки ИИ. Этот курс предназначен для начинающих. Для начала не требуется предыдущий опыт в области кибербезопасности или искусственного интеллекта. Начните читать сегодня, чтобы построить свои фундаментальные знания в критической области безопасности ИИ.