آموزش امنیت، حاکمیت و انطباق در هوش مصنوعی (AI Security, Governance & Compliance) - آخرین آپدیت

دانلود AI Security, Governance & Compliance

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: طراحی، استقرار و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی امن و مطابق با استانداردها برای سازمان‌های واقعی طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی امن و مطابق با قوانین از طریق شناسایی ریسک‌های خاص AI، مدل‌های تهدید و حالت‌های شکست در تمام چرخه حیات هوش مصنوعی. به‌کارگیری چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی واقعی، شامل تعریف مالکیت، جریان‌های کاری تأیید، استانداردهای مستندسازی و مدل‌های عملیاتی. تأمین امنیت هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و برنامه‌های مبتنی بر LLM با استفاده از گاردریل‌ها (Guardrails)، جداسازی پرامپت‌ها، اعتبارسنجی بازیابی و کنترل‌های نظارت انسانی (Human-in-the-loop). آماده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای ممیزی‌ها و بررسی‌های نظارتی از طریق تولید شواهد آماده ممیزی، قابلیت ردیابی و مستنداتی همسو با مقررات جهانی. مدیریت ریسک‌های حریم خصوصی، رضایت و حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های AI، شامل مدیریت اطلاعات شناسایی شخصی (PII)، حفظ داده‌ها و ملاحظات انتقال داده‌های فرامرزی. پاسخ مؤثر به حوادث و شکست‌های هوش مصنوعی، از جمله توهمات (Hallucinations)، سوءاستفاده، نقض‌های امنیتی و شکست‌های عوامل خودمختار (Autonomous Agents). ارزیابی و کاهش ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار و عامل‌محور، شامل طراحی کلید قطع اضطراری (Kill-switch)، استراتژی‌های بازگشت (Rollback) و پادمان‌های عملیاتی. ارتباط مؤثر و با اعتمادبه‌نفس درباره تصمیمات مربوط به ریسک، حاکمیت و انطباق هوش مصنوعی با تیم‌های فنی، ممیزان، نهادهای نظارتی و مدیران ارشد. پیش نیازها: درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین (مانند مدل‌ها، پرامپت‌ها یا داده‌ها) آشنایی نسبی با سیستم‌های نرم‌افزاری، محصولات یا عملیات در یک محیط حرفه‌ای علاقه به استقرار هوش مصنوعی در محیط‌های دنیای واقعی یا سازمانی

“این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است”

سیستم‌های هوش مصنوعی دیگر ابزارهای آزمایشی نیستند —آن‌ها سیستم‌های تولیدی (Production)هستند که در مقیاس وسیع تصمیمات واقعی می‌گیرند. همزمان با استقرار هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، خط لوله‌های RAG و عوامل خودمختار، بزرگترین چالش‌ها دیگر دقت یا عملکرد نیستند، بلکه امنیت، حاکمیت، حریم خصوصی و انطباق با مقرراتهستند.

این دوره یک راهنمای کاربردی و سازمان‌محوربرای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی امن، مطابق با استاندارد و قابل اعتماداست که بتوانند به‌صورت ایمن در محیط‌های واقعی عمل کنند. شما خواهید آموخت که چرا امنیت هوش مصنوعی اساساً با امنیت برنامه‌های سنتی متفاوت است، سیستم‌های AI در مرحله تولید چگونه شکست می‌خورندو سازمان‌ها برای مدیریت ریسک، مسئولیت‌پذیری و نظارتدر طول چرخه حیات AI چه کارهایی باید انجام دهند.

به جای بحث‌های انتزاعی اخلاق یا تئوری‌های سیاست‌گذاری، این دوره بر نحوه حاکمیت واقعی هوش مصنوعی در سازمان‌های امروزیتمرکز دارد. شما با مدل‌سازی تهدیدات AI، ریسک‌های تزریق پرامپت (Prompt Injection) و نشت داده‌ها، گاردریل‌ها و لایه‌های ایمنیو نحوه طراحی کنترل‌های نظارت انسانیدر مقیاس بالا آشنا می‌شوید. همچنین این دوره چارچوب‌های حاکمیت AIرا شفاف کرده و نشان می‌دهد که تیم‌ها چگونه مالکیت، تأییدیه ها، مستندات و حقوق تصمیم‌گیری را بدون کاهش سرعت نوآوری تعریف می‌کنند.

شما درکی روشن از چشم‌انداز مقررات جهانی هوش مصنوعی، از جمله اصول قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act)، رویکردهای حاکمیتی ایالات متحدهو استانداردهای صنعتیکسب خواهید کرد و می‌آموزید که چگونه این موارد به کنترل‌ها، ممیزی‌ها و شواهد واقعی تبدیل شوند. موضوعات حریم خصوصی، رضایت، حفظ داده‌ها و جابجایی داده‌های فرامرزی از دیدگاهی کاربردی و آماده ممیزی بررسی می‌شوند، نه با اصطلاحات پیچیده حقوقی.

از طریق مطالعه‌های موردی واقعی سازمانی و تمرینات طراحی عملی، یاد می‌گیرید که چگونه دستیارهای هوش مصنوعی داخلی، برنامه‌های GenAI مشتری‌محورو عوامل عملیاتی خودمختاررا ایمن کنید، از جمله نحوه مدیریت شکست‌ها، طراحی کلیدهای قطع اضطراریو اجرای استراتژی‌های بازگشت ایمن.

در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود سیستم‌های هوش مصنوعی طراحی کنید که از ممیزی‌ها سربلند بیرون بیایند، در برابر حوادث مقاوم باشند و اعتماد ایجاد کنندو با اعتمادبه‌نفس کامل با زبان امنیت، حاکمیت و انطباق AIدر محیط‌های فنی، محصولی و مدیریتی صحبت کنید.


سرفصل ها و درس ها

گواهینامه اتمام دوره Certificate of Completion

  • گواهینامه اتمام دوره Certificate of Completion

ذهنیت امنیت و حاکمیت هوش مصنوعی AI Security & Governance Mindset

  • چرا امنیت AI با امنیت برنامه‌ها متفاوت است Why AI Security Is Different from App Security

  • داستان‌های شکست AI در سازمان‌ها (واقع‌گرایانه) Enterprise AI Failure Stories (Realistic)

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

چشم‌انداز تهدیدات هوش مصنوعی AI Threat Landscape

  • مدل‌سازی تهدیدات برای سیستم‌های هوش مصنوعی Threat Modeling for AI Systems

  • حملات تزریق پرامپت و جیل‌بریک (Jailbreak) Prompt Injection & Jailbreak Attacks

  • نشت داده‌ها و حملات حریم خصوصی Data Leakage & Privacy Attacks

  • سوءاستفاده و بهره‌برداری نادرست از مدل Model Abuse & Misuse

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

تأمین امنیت سیستم‌های LLM و GenAI Securing LLM & GenAI Systems

  • طراحی امن پرامپت و سیستم Secure Prompt & System Design

  • گاردریل‌ها و لایه‌های ایمنی Guardrails & Safety Layers

  • امنیت RAG RAG Security

  • ریسک‌های سیستم‌های عامل‌محور (Agentic) Agentic System Risks

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

هوش مصنوعی مسئولانه (پیشرفته و کاربردی) Responsible AI (Advanced, Practical)

  • عدالت، سوگیری و آسیب در مقیاس بالا Fairness, Bias & Harm at Scale

  • توضیح‌پذیری و شفافیت Explainability & Transparency

  • مدل‌های نظارت انسانی Human Oversight Models

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی AI Governance Frameworks

  • حاکمیت هوش مصنوعی چیست (تعریف واقعی) What Is AI Governance (Real Definition)

  • سیاست‌های AI در سازمان Enterprise AI Policies

  • چرخه مدیریت ریسک هوش مصنوعی AI Risk Management Lifecycle

  • مدل عملیاتی حاکمیت AI AI Governance Operating Model

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

انطباق، مقررات و ممیزی‌ها Compliance, Regulations & Audits

  • مروری بر مقررات جهانی هوش مصنوعی Global AI Regulations Overview

  • آماده‌سازی برای ممیزی‌های AI Preparing for AI Audits

  • حریم خصوصی، حفاظت از داده‌ها و AI Privacy, Data Protection & AI

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

مطالعات موردی سازمانی Enterprise Case Studies

  • مطالعه موردی: دستیار هوش مصنوعی داخلی Case Study: Internal AI Assistant

  • مطالعه موردی: برنامه GenAI مشتری‌محور Case Study: Customer-Facing GenAI App

  • مطالعه موردی: عامل خودمختار در عملیات Case Study: Autonomous Agent in Ops

  • آزمایشگاه عملی Hands on Lab

پروژه نهایی: بررسی ریسک AI در سازمان Capstone Project: Enterprise AI Risk Review

  • مرور کلی پروژه نهایی Capstone Overview

نمایش نظرات

آموزش امنیت، حاکمیت و انطباق در هوش مصنوعی (AI Security, Governance & Compliance)
جزییات دوره
3.5 hours
32
(آخرین آپدیت)
4,433
4.7 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Data Science ACADEMY Data Science ACADEMY

ML Master Trainer علم داده ، یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، بهینه سازی موتور جستجو ، بازاریابی موتور جستجو ، روش های محاسباتی و همچنین آموزش زبان برنامه نویسی پایتون. پایتون ، علوم داده ، یادگیری ماشینی ، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ، ما درس های خود را با مثال های واقعی ترکیب و ارائه می دهیم. به منظور گسترش دانشی که آموخته اید فراتر از سطح عمومی فرهنگ است. 10+ سال تجربه

School of AI School of AI