آموزش هوش مصنوعی مسئولانه برای توسعه‌دهندگان: حریم خصوصی و امنیت - آخرین آپدیت

مقدمه Вступ

• مقدمه Вступ

حفظ حریم خصوصی در سیستم‌های AI Конфіденційність у системах ШІ

• بررسی حریم خصوصی در سیستم‌های AI Огляд конфіденційності в системах ШІ

• حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی: متدهای تفکیکی Конфіденційність у навчальних даних: методи деідентифікації

• حفظ حریم خصوصی در داده‌های آموزشی: متدهای تصادفی‌سازی Конфіденційність у навчальних даних: методи рандомізації

• حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل‌ها: DP SGD Конфіденційність у моделях машинного навчання: DP-SGD

• حفظ حریم خصوصی در آموزش مدل‌ها: یادگیری فدرال Конфіденційність у моделях машинного навчання: федеративне навчання

• بررسی سیستم‌های امنیتی در Google Cloud Захист системи в Google Cloud

• بررسی سیستم‌های امنیتی در محیط فدرال Захист системи в генеративному ШІ

• تمرین عملی: آموزش حریم خصوصی تفکیکی در مدل‌های یادگیری با TensorFlow Privacy Практична робота: "Застосування диференційної конфіденційності в машинному навчанні за допомогою TensorFlow Privacy"

• Coursera: راهنمای استفاده از Google Cloud Platform و Qwiklabs Coursera: початок роботи з Google Cloud Platform і Qwiklabs

امنیت در سیستم‌های AI Безпека в системах ШІ

• بررسی امنیت در سیستم‌های AI Огляд безпеки в системах ШІ

• تقویت امنیت سیستم‌ها Оцінювання безпеки

• پیاده‌سازی کد امن Запобігання шкоді

• آموزش مدل‌های امنیتی حریم خصوصی: بررسی توکن‌ها Навчання моделі принципам безпеки: покращення вказівок

• آموزش مدل‌های امنیتی حریم خصوصی: RLHF Навчання моделі принципам безпеки: RLHF

• امنیت در هوش مصنوعی مولد Google Cloud Безпека в генеративному ШІ Google Cloud

• تمرین عملی: پیاده‌سازی حفاظ‌ها با استفاده از Vertex AI Gemini API Практична робота: "Налаштування захисту за допомогою Vertex AI Gemini API"

جمع‌بندی دوره Підсумок курсу

• جمع‌بندی دوره Підсумок курсу

مرور کلی دوره Ресурси курсу