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Assessing neural network robustness: ISO/IEC 24029-1:2021

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Assessing neural network robustness: ISO/IEC 24029-1:2021

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI Technical Risk Controls"

Instructeur : BSI Training Academy

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Ce que vous apprendrez

Explain AI robustness and recognize risks that affect deep learning system performance.
Assess neural network robustness using ISO/IEC 24029-1 testing methods and protocols.
Explore data perturbation and abstract interpretation to evaluate AI system resilience.

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août 2026

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Il y a 5 modules dans ce cours

AI systems are increasingly used in contexts where reliability, safety, fairness, privacy and trust matter. In this course, you’ll learn how to assess the robustness of neural networks using the structured approach set out in ISO/IEC TR 24029-1:2021. You’ll explore why non-robust systems can behave unexpectedly, create unfair outcomes or become vulnerable to adversarial attacks, and you’ll learn how to identify and evaluate these risks before deployment.

Through clear explanations, worked examples and practical assessment scenarios, you’ll examine statistical, formal and empirical methods for testing robustness. You’ll learn how to set robustness goals, choose suitable datasets and metrics, define thresholds, interpret results and document evidence-based decisions. The course also introduces key techniques such as data perturbation and abstract interpretation, helping you understand how neural networks respond to changed, distorted or deliberately manipulated inputs.

Inclus

3 vidéos6 lectures1 devoir3 plugins

3 vidéosTotal 6 minutes

Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:20212 minutes
Artificial intelligence3 minutes
Non-robust AI systems that made the news1 minute

6 lecturesTotal 23 minutes

Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:2021: Course overview3 minutes
Course navigation guidance2 minutes
Key points for designing & developing an AI system5 minutes
The scope of ISO/IEC TR 24029-1:2021 and assessing robustness8 minutes
How to assess robustness of neural networks: Module summary3 minutes
How to assess robustness of neural networks: Glossary2 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

How to assess robustness of neural networks: Knowledge Check10 minutes

3 pluginsTotal 14 minutes

How to assess robustness of neural networks 4 minutes
Typical workflow to assess robustness4 minutes
Robustness assessment protocol6 minutes

Inclus

5 lectures1 devoir4 plugins

5 lecturesTotal 19 minutes

Robustness metrics for statistical methods & regression3 minutes
Classification & advanced robustness metrics5 minutes
Example of robustness analysis with statistical methods4 minutes
Designing statistical robustness assessments: Module summary4 minutes
Designing statistical robustness assessments: Glossary3 minutes

1 devoirTotal 5 minutes

Designing statistical robustness assessments: Knowledge Check5 minutes

4 pluginsTotal 31 minutes

Designing statistical robustness assessments10 minutes
Calculating regression metrics part 14 minutes
Calculating regression metrics part 22 minutes
Activity: Statistical methods15 minutes

Inclus

1 vidéo3 lectures1 devoir2 plugins

1 vidéoTotal 1 minute

AI powered stock predictions example1 minute

3 lecturesTotal 10 minutes

Robustness goals achievable with formal methods5 minutes
Applying formal methods to neural network robustness: Module summary3 minutes
Applying formal methods to neural network robustness: Glossary2 minutes

1 devoirTotal 3 minutes

Applying formal methods to neural network robustness: Knowledge Check3 minutes

2 pluginsTotal 15 minutes

Applying formal methods to neural network robustness5 minutes
Activity: Ensuring system correctness in various industries 10 minutes

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir2 plugins

1 vidéoTotal 2 minutes

Example: Medical information leaflet translation2 minutes

4 lecturesTotal 16 minutes

Empirical methods4 minutes
A priori and a posteriori testing5 minutes
Designing empirical robustness assessments: Module summary5 minutes
Designing empirical robustness assessments: Glossary2 minutes

1 devoirTotal 5 minutes

Designing empirical robustness assessments: Knowledge Check5 minutes

2 pluginsTotal 20 minutes

Designing empirical robustness assessments10 minutes
Activity: Assessing deep learning robustness10 minutes

Inclus

5 lectures2 devoirs2 plugins

5 lecturesTotal 20 minutes

Examples of data perturbation & Abstract interpretation (Annex B)4 minutes
Using data perturbation and abstract interpretation: Module summary4 minutes
Using data perturbation and abstract interpretation: Glossary3 minutes
Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:2021: Course summary5 minutes
Assessing neural network robustness according to ISO/IEC 24029-1:2021: Next steps4 minutes

2 devoirsTotal 23 minutes

Using data perturbation and abstract interpretation: Knowledge Check3 minutes
Test of understanding20 minutes

2 pluginsTotal 14 minutes

Using data perturbation and abstract interpretation4 minutes
Activity: ISO/IEC 24029-1 Annexes10 minutes

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