کتاب راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی امن و قابل‌اعتماد با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی هوش مصنوعی امن و قابل‌اعتماد با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و امنیت داده‌ها

موضوع میانی: مدیریت ایمنی و نظارت بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی امنیت در سامانه‌های هوش مصنوعی مولد
  • 2. آشنایی با معماری سرویس آمازون بدراک
  • 3. نقش مدیریت ایمنی در چرخه حیات مدل‌های زبانی
  • 4. اصول طراحی هوش مصنوعی مسئولانه و اخلاق‌مدار
  • 5. شناسایی مخاطرات امنیتی در ورودی و خروجی مدل‌ها
  • 6. معرفی قابلیت‌های سرویس گاردریل در بدراک
  • 7. تعریف سیاست‌های فیلترینگ محتوای نامناسب
  • 8. تنظیمات فیلترهای خشونت و محتوای غیراخلاقی
  • 9. مدیریت و کنترل محتوای توهین‌آمیز و نامرتبط
  • 10. پیاده‌سازی محدودیت‌های موضوعی در پاسخ‌های مدل
  • 11. نحوه عملکرد فیلترهای موضوعی بر اساس دسته‌بندی‌های استاندارد
  • 12. پیکربندی گاردریل برای جلوگیری از نشت اطلاعات حساس
  • 13. روش‌های شناسایی و مسدودسازی داده‌های شخصی (PII)
  • 14. اصول حفاظت از حریم خصوصی کاربران در تعامل با هوش مصنوعی
  • 15. ایجاد لیست‌های سیاه برای کلمات و عبارات ممنوعه
  • 16. تنظیم سیاست‌های مقابله با حملات تزریق پرامپت
  • 17. ارزیابی آسیب‌پذیری‌های امنیتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 18. استفاده از سیستم‌های نظارتی برای رصد پاسخ‌های تولید شده
  • 19. یکپارچه‌سازی گاردریل با مدل‌های پایه در آمازون بدراک
  • 20. مدیریت نسخه‌های مختلف سیاست‌های امنیتی
  • 21. پایش و تحلیل گزارش‌های امنیتی در کنسول آمازون
  • 22. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای افزایش ایمنی و دقت
  • 23. تکنیک‌های جلوگیری از تولید محتوای جعلی و گمراه‌کننده
  • 24. نقش بازخورد انسانی در بهبود عملکرد لایه‌های امنیتی
  • 25. ارزیابی کیفیت و سلامت پاسخ‌های مدل در محیط عملیاتی
  • 26. پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی و احراز هویت در سرویس‌ها
  • 27. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 28. تطبیق سیاست‌های امنیتی با ضوابط و مقررات قانونی
  • 29. مستندسازی و گزارش‌دهی از رخدادهای امنیتی هوش مصنوعی
  • 30. راهکارهای مقابله با سوءاستفاده‌های احتمالی از مدل
  • 31. تست نفوذ و ارزیابی تاب‌آوری در برابر حملات خصمانه
  • 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی سیاست‌های امنیتی در پاسخ به تهدیدات جدید
  • 33. مدیریت خطاهای سیستم در هنگام فعال‌سازی فیلترهای امنیتی
  • 34. تأثیر گاردریل‌ها بر تجربه کاربری و سرعت پاسخ‌دهی
  • 35. بهترین شیوه‌ها برای طراحی پرامپت‌های ایمن و استاندارد
  • 36. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های امنیتی در سامانه‌های بزرگ
  • 37. تحلیل موارد استفاده از هوش مصنوعی در سازمان‌های حساس
  • 38. بررسی تطبیقی مدل‌های مختلف در مواجهه با خطرات امنیتی
  • 39. توسعه محیط‌های آزمایشی برای ارزیابی امنیت پیش از استقرار
  • 40. جمع‌بندی و تدوین نقشه راه برای استقرار هوش مصنوعی امن
تگ‌ها: آمازون بدراک امنیت داده‌ها امنیت سایبری زیرساخت ابری مدل‌های زبانی بزرگ مدیریت محتوای هوش مصنوعی نظارت بر مدل‌های زبانی هوش مصنوعی امن هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.