พื้นฐานความปลอดภัยของ AI

เมื่อปัญญาประดิษฐ์เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น การรักษาความปลอดภัยของระบบเหล่านี้จากภัยคุกคามที่มีลักษณะเฉพาะและซับซ้อนจึงมีความสำคัญมากกว่าที่เคย หลักสูตรนี้จะให้ความเข้าใจพื้นฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการปกป้องโมเดล machine learning จากการโจมตี คุณจะได้เรียนรู้ตั้งแต่แนวคิดหลักไปจนถึงหลักการป้องกันเชิงปฏิบัติ ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถคิดวิเคราะห์เกี่ยวกับความเสี่ยงในแอปพลิเคชัน AI และวิธีการลดความเสี่ยงเหล่านั้น เมื่อจบคอร์ส คุณจะมีความรู้ที่จำเป็นในการอภิปรายและมีส่วนร่วมในการสร้าง AI ที่ปลอดภัยและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจหลักการสำคัญของความปลอดภัยของ AI และภูมิทัศน์ภัยคุกคามสมัยใหม่สำหรับระบบ machine learning - เรียนรู้การระบุช่องโหว่ทั่วไป เช่น data poisoning, model evasion และ prompt injection attacks - ประยุกต์ใช้กลยุทธ์พื้นฐานเพื่อสร้างโมเดล AI ที่แข็งแกร่งและปลอดภัยยิ่งขึ้นตั้งแต่เริ่มต้น - สำรวจหลักการของ Responsible AI รวมถึงความเป็นธรรม การลดอคติ และความโปร่งใสของโมเดล - เข้าใจข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยตลอดวงจรการพัฒนา machine learning ทั้งหมด - ฝึกวิเคราะห์เวกเตอร์การโจมตีที่เป็นไปได้บนโมเดล AI ประเภทต่างๆ ผ่านแบบฝึกหัดที่เป็นลายลักษณ์อักษร หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการที่ระบบ AI สามารถถูกโจมตี จากนั้นจะก้าวไปสู่การครอบคลุมเทคนิคการป้องกันที่สำคัญและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการรักษาความปลอดภัยของ AI development pipeline หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นโดยสมบูรณ์ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน cybersecurity หรือ artificial intelligence มาก่อนเพื่อเริ่มต้น เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างความรู้พื้นฐานของคุณในสาขาที่สำคัญของความปลอดภัยของ AI