مقدمه ای بر MLSecOps

هر چه بیشتر به هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) تکیه کنیم، بیشتر به آن سیستم‌ها نیاز داریم که قابل اعتماد و انعطاف‌پذیر باشند. در این دوره - که برای مهندسان ML، دانشمندان داده، متخصصان AppSec یا MLSec و رهبران کسب و کار طراحی شده است - به مدرس Diana Kelley بپیوندید تا با تمرکز بر تاثیرگذارترین مسائل امنیتی و استراتژی‌های پیشگیری با استفاده از چارچوب MLSecOps و MLSecOps، مروری کلی از نحوه ایجاد امنیت در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ارائه دهد.

DevSecOps برای پیدا کردن اینکه چگونه و کجا امنیت را می توان در خط لوله ML بافته کرد. دیانا به شما نشان می‌دهد که چگونه می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین را ایمن کنید، ارزیابی‌های ریسک آگاه از هوش مصنوعی را انجام دهید، زنجیره‌های تامین را ممیزی و پایش کنید، طرح‌های واکنش به حادثه را اجرا کنید، و تیم رویایی MLSecOps خود را بسازید. در پایان این دوره، شما آماده خواهید بود که به افراد و سازمان ها کمک کنید تا در مورد ایمن سازی سیستم های هوش مصنوعی و ML خود فعال تر باشند.