آموزش هوش مصنوعی مولد و امنیت سایبری – چارچوب‌ها و بهترین شیوه‌ها ۲۰۲۵ - آخرین آپدیت

راهنمای جامع پذیرش GenAI سازمانی: ابزارها، چارچوب‌ها و مطالعات موردی واقعی

هدف اصلی این دوره: تسلط بر اصول اساسی و بهترین شیوه‌ها برای ادغام هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در امنیت سایبری.

با دوره GenAI و امنیت سایبری – چارچوب‌ها و بهترین شیوه‌ها ۲۰۲۵ به آینده خوش آمدید!

پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی مولد صنایع را متحول می‌کنند، و هیچ زمان بهتری برای به‌روزرسانی و ارتقاء مهارت‌های خود وجود ندارد.

از ایجاد هنر تا خودکارسازی کد، هوش مصنوعی اکنون بخشی حیاتی از زندگی روزمره ماست و درک پتانسیل آن برای کسب‌وکارها و افراد بسیار ضروری است.

شرکت‌های فناوری از هوش مصنوعی برای ساده‌سازی عملیات، افزایش بهره‌وری و هدایت نوآوری با دستیارهای هوش مصنوعی که به طور مداوم یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند، استفاده می‌کنند.

ابزارهای هوش مصنوعی فرآیندها را ساده، بهره‌وری را افزایش و نوآوری‌هایی را که زمانی غیرممکن تصور می‌شد، تقویت می‌کنند.

اما بهترین بخش اینجاست: این فناوری دیگر فقط برای بازیگران بزرگ نیست.

این دوره شما را یک شبه متخصص نمی‌کند، اما شما را وادار می‌کند تا سوالات بهتر و مبتنی بر مورد استفاده بپرسید و به دنبال پاسخ‌های واقعی و مسئولانه باشید. اکیداً برای مبتدیان توصیه نمی‌شود.

بیایید آن را واضح بیان کنیم :)

موارد استفاده نادرست از هوش مصنوعی (AKA: "چرا ما اینطور هستیم؟")

• هوش مصنوعی برای پیشنهاد اخراج: "زمانی که الگوریتم ارزش شما را تعیین می‌کند و منابع انسانی فقط دکمه ارسال را می‌زند."
• هوش مصنوعی برای جایگزینی فروشندگان فروش: "زیرا ایمیل خوب نوشته شده، همان درک درست از نیاز نیست."
• هوش مصنوعی برای تشخیص احساسات در مصاحبه‌ها: "خیلی می‌خندی؟ مشکوکی. کم می‌خندی؟ بی‌تفاوت. هوش مصنوعی: پلیس جدیدِ حال و هوا."

موارد استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی (با محافظ، نه حدس و گمان)

• دستیاران پایگاه دانش: "هوش مصنوعی را برای پاسخ به سوالات متداول آموزش دهید، نه اخراج تیمتان."
• نوشتن خلاقانه و خلاصه‌سازی: "با هوش مصنوعی هم‌نویس شوید، نه اینکه اصالت شما را تصاحب کند."
• پردازش خودکار اطلاعات (OCR، چندوجهی): "بگذارید هوش مصنوعی بخش‌های کسل‌کننده را انجام دهد – انسان‌ها همچنان داستان را هدایت می‌کنند."

قبل از ثبت‌نام: این دوره برای ارتباط با متخصصان همفکر است که به پذیرش متفکرانه و مسئولانه GenAI اهمیت می‌دهند.

لطفاً فقط در صورتی بپیوندید که با این دیدگاه همسو هستید.

هوش مصنوعی مولد دودویی نیست – فقط ۰ یا ۱ نیست. این در مورد چگونگی ترکیب داده، دانش دامنه، مدل‌ها، مشاهده‌پذیری و نوآوری مسئولانه برای شکل دادن راه‌حل‌های معنی‌دار است.

در این حوزه پاسخ "درست" واحدی وجود ندارد. آنچه مهم است رویکرد شماست:

• آیا در حال کسب دیدگاه هستید؟
• آیا سوالات درستی می‌پرسید؟
• آیا مایل به چرخش و کاوش در زوایای متعدد هستید؟

مزایای دوره برای شما:

ارائه دیدگاهی برای نگاشت دامنه / داده در لنز هوش مصنوعی:

• سوالات بهتر در مورد راه‌حل‌های هوش مصنوعی بپرسید. دیدگاه‌های دامنه / داده خود را برای متعادل کردن استراتژی‌های راه‌حل‌یابی هوش مصنوعی به کار ببرید.
• سناریوها را بررسی کنید و پرس‌وجو ارائه دهید، حتی بدون درک کامل تمام جنبه‌های فنی.
• حوزه‌های فناوری، تخصص دامنه و استراتژی‌های هوش مصنوعی مرتبط با اهداف خود را شناسایی کنید.
• چند سال را برای تمرکز انتخاب کنید – GenAI PM / توسعه GenAI / تنظیم دقیق مدل / توسعه‌دهنده عامل / Txt2SQL / موارد استفاده مرتبط با بینایی / موارد استفاده متمرکز بر دامنه.

این به شما کمک می‌کند تا موارد زیر را درک و شناسایی کنید:

• تمایز بین کارشناسان مقالات، کارشناسان نظرات و کسانی که تجربه عملی دارند. هرگز نظرات را بدون معیارهای دقیق و داده‌های پشتیبان قضاوت نکنید.
• در حالی که همه در مورد قابلیت‌ها بحث می‌کنند، تعداد کمی به محافظ‌ها و معیارها می‌پردازند. به نظر می‌رسد فروش هیجان‌انگیز یک الگوی ثابت است.

آنچه در این دوره خواهید آموخت:

GenAI و امنیت سایبری: چارچوب‌ها و بهترین شیوه‌ها

• مفاهیم اساسی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و GenAI را درک کنید.
• موارد استفاده و کاربردهای کلیدی در امنیت سایبری را کاوش کنید.
• مطالعات موردی مانند تسلا اتوپایلوت را برای تشخیص ناهنجاری و چالش‌های عقل سلیم تحلیل کنید.

امنیت سایبری در هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و اخلاق هوش مصنوعی

• اهمیت امنیت سایبری در هوش مصنوعی/یادگیری ماشین را درک کنید.
• ریسک‌های فناوری هوش مصنوعی را در مراحل مختلف با مثال‌های عملی ارزیابی کنید.
• روندهای نوظهور فناوری و تأثیر آن‌ها بر امنیت سایبری را مطالعه کنید.

امنیت راه‌حل و زیرساخت

• معماری‌های معمول امنیت سایبری مبتنی بر ابر را بررسی کنید.
• راه‌حل‌های امنیت سایبری مختص هوش مصنوعی و چالش‌های منحصربه‌فرد آن‌ها را مقایسه کنید.
• دلیل نیاز به بازتعریف امنیت سایبری برای هوش مصنوعی و نقش مقررات هوش مصنوعی را مورد بحث قرار دهید.

استراتژی داده و حریم خصوصی هوش مصنوعی

• نقض داده‌ها را درک کرده و یک استراتژی داده هوش مصنوعی قوی توسعه دهید.
• در مورد مدل‌سازی هوش داده و مدیریت کیفیت داده بیاموزید.
• مدیریت چرخه عمر داده، اخلاق داده، امنیت و حاکمیت را کاوش کنید.

استراتژی حریم خصوصی هوش مصنوعی

• پارادوکس حریم خصوصی هوش مصنوعی و عوامل و نگرانی‌های مرتبط را پیمایش کنید.
• نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی مربوط به داده‌ها، هویت، حساسیت و نظارت را ارزیابی کنید.
• قوانین، سیاست‌ها و ابزارهای طراحی شده برای محافظت از حریم خصوصی هوش مصنوعی را مرور کنید.

مدیریت ریسک و تهدیدات هوش مصنوعی

• ریسک‌ها و تهدیدات هوش مصنوعی را از طریق مطالعات موردی دقیق بررسی کنید.
• چارچوب‌های هوش مصنوعی مانند NIST AI RMF را برای مدیریت موثر ریسک پیاده‌سازی کنید.
• چشم‌اندازهای نوظهور تهدیدات هوش مصنوعی و روندهای مدیریت ریسک آینده را بررسی کنید.

چارچوب‌ها و سیاست‌های هوش مصنوعی

• به هسته NIST AI RMF، نقشه راه، کتابچه راهنما و طبقه‌بندی بپردازید.
• اولین پذیرش چارچوب‌ها و سیاست‌های هوش مصنوعی را با موارد استفاده مرتبط کاوش کنید.
• ارجاعات امنیت سایبری، چارچوب‌های هوش مصنوعی و سیاست‌های حاکمیت را مرور کنید.

کنترل‌های هوش مصنوعی

• کنترل‌های هوش مصنوعی و سه‌گانه CIA را درک کنید.
• ارزیابی‌های BIA و ISBIA را بازتعریف کنید.
• با OWASP و آسیب‌پذیری‌های برتر MLSecOps آشنا شوید.

حسابرسی و انطباق هوش مصنوعی

• نیاز به حسابرسی سیستم‌های هوش مصنوعی و اجزای آن‌ها را تشخیص دهید.
• آمادگی حسابرسی و انطباق برای سیستم‌های هوش مصنوعی را مقایسه کنید.

قوانین و مقررات هوش مصنوعی

• چارچوب هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و رویکرد مبتنی بر ریسک به مقررات هوش مصنوعی را تجزیه و تحلیل کنید.
• چارچوب هوش مصنوعی اخلاقی توسط OECD، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و GDPR هوش مصنوعی را مطالعه کنید.
• پیامدهای لایحه حفاظت از داده‌ها و اطلاعات دیجیتال بریتانیا را درک کنید.

امنیت GenAI و LLM

• پیامدهای ریسک، سوگیری‌ها و دفاعیات هوش مصنوعی مولد را معرفی کنید.
• آینده هوش مصنوعی امن و چالش‌ها و فرصت‌های نوظهور را کاوش کنید.

مطالعات موردی GenAI

• ریسک‌ها و فرصت‌ها را در سیستم‌های LLM ارزیابی کنید.
• حریم خصوصی سازمانی در OpenAI و ابزارهای امنیتی LLM را بررسی کنید.
• از مطالعات موردی در پذیرش LLM و استراتژی‌های امنیت سایبری بیاموزید.

راه‌حل‌ها و فرصت‌ها

• آخرین ابزارها و پلتفرم‌ها مانند Raga LLM Hub و Giscard را کشف کنید.
• مطالعات موردی عملی را در خرده‌فروشی، خدمات مشتری و مراقبت‌های بهداشتی مطالعه کنید.
• بهترین شیوه‌ها و چارچوب‌ها را برای پذیرش هوش مصنوعی با ریسک پایین کاوش کنید.

دسترسی مادام‌العمر به:

• درس‌های ویدیویی جامع
• مطالعات موردی دقیق
• بینش‌های به‌روز صنعت
• پروژه‌ها و تمرین‌های عملی

این دوره به چه کسانی کمک می‌کند؟

این دوره در مورد هوش مصنوعی مولد و امنیت سایبری، متخصصان همه صنایع را مجهز می‌کند.

این دوره یک کاوش عمیق در آخرین تحولات هوش مصنوعی ارائه می‌دهد و بینش‌های ارزشمندی برای ارتقاء توسعه محصول و تجربیات مشتری از طریق راه‌حل‌های پیشرفته هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

متخصصان از یادگیری در مورد هوش مصنوعی و امنیت سایبری، از جمله شیوه‌های اخلاقی، مدیریت ریسک و اقدامات امنیتی ضروری برای حفظ یکپارچگی سیستم هوش مصنوعی بهره‌مند خواهند شد.

این تمرکز برای کسانی که ریسک‌های هوش مصنوعی را مدیریت می‌کنند و اطمینان از پروتکل‌های امنیتی قوی را تضمین می‌کنند، بسیار مهم است. این دوره همچنین چارچوب‌ها و سیاست‌های هوش مصنوعی مانند NIST AI RMF را پوشش می‌دهد و به متخصصان کمک می‌کند تا پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی خود را با استانداردهای صنعت و الزامات نظارتی همسو کنند.

استراتژی‌های امنیت و حریم خصوصی داده‌ها حوزه کلیدی دیگری است که به نقض داده‌ها، حاکمیت و حریم خصوصی می‌پردازد. این برای مدیریت و ایمن‌سازی داده‌ها، اطمینان از کیفیت آن‌ها و محافظت از اطلاعات حساس در زمینه هوش مصنوعی حیاتی است. این دوره همچنین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را بررسی می‌کند و بینش‌های عملی در مورد استقرار آن‌ها ارائه می‌دهد.

از طریق مطالعات موردی واقعی، مانند سیستم خلبان خودکار تسلا و کاربردهای هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف دیگر، این دوره نمونه‌های عملی از فناوری هوش مصنوعی در عمل را ارائه می‌دهد. با تسلط بر این موضوعات، متخصصان مجهز خواهند شد تا از هوش مصنوعی برای نوآوری استفاده کنند، اقدامات امنیتی را بهبود بخشند و شیوه‌های اخلاقی را رعایت کنند، در نتیجه چشم‌انداز شغلی خود را ارتقا داده و پیشرفت‌ها را در زمینه‌های خود هدایت کنند.

این دوره به چه کسانی کمک می‌کند؟

• دانشمندان و تحلیلگران مشتاق داده که می‌خواهند قبل از ورود به یادگیری ماشین یا تجزیه و تحلیل پیشرفته، پایه‌ای قوی در آمار بسازند.
• متخصصان و مدیران کسب‌وکار که به دنبال تصمیم‌گیری مبتنی بر داده با استفاده از ابزارها و بینش‌های آماری هستند.
• دانشجویان دانشگاهی و محققان آکادمیک که نیاز به کاربرد روش‌های آماری در تکالیف، پایان‌نامه‌ها یا پروژه‌های تحقیقاتی خود دارند.
• تیم‌های بازاریابی و محصول که هدفشان تفسیر داده‌های مشتریان، انجام تست A/B و بهینه‌سازی کمپین‌ها با اطمینان است.
• متخصصان مالی، اقتصادی و حسابداری که با داده‌های کمی کار می‌کنند و نیاز به تقویت مهارت‌های تحلیلی خود دارند.
• مدیران پروژه و مشاورانی که باید روندها را ارزیابی کنند، عملکرد را اندازه‌گیری کنند و از تصمیمات استراتژیک با داده‌ها پشتیبانی کنند.
• تغییر شغل‌دهندگان و مبتدیان که هیچ تجربه قبلی در آمار ندارند اما مشتاق ارتقاء مهارت برای نقش‌ها در داده‌ها و فناوری هستند.
• معلمان و مربیانی که به دنبال تجدید دانش خود یا بهبود نحوه تدریس تفکر آماری در کلاس درس هستند.
• متخصصان فناوری (توسعه‌دهندگان، مهندسان) که می‌خواهند رفتار داده‌ها، معیارهای عملکرد و نتایج آزمایش‌ها را بهتر درک کنند.
• هر کسی که کنجکاو است چگونه آمار کار می‌کند و چگونه می‌توان آن را برای حل مشکلات واقعی در کار، مطالعه یا زندگی روزمره به کار برد.

شما را در داخل دوره می‌بینیم!

امروز ثبت‌نام کنید و پتانسیل کامل خود را آزاد کنید!

یادگیری مبارک! به پیشرفت، اعمال آموخته‌های خود ادامه دهید و برای کاوش فرصت‌های جدید در هوش مصنوعی مولد و امنیت سایبری با انگیزه بمانید.