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Sécuriser les systèmes IA à toutes les étapes du cycle de vie

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Sécuriser les systèmes IA à toutes les étapes du cycle de vie

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

Ashish Mohan
Starweaver

Instructeurs : Ashish Mohan

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Ce que vous apprendrez

  • Identifier et classer les différentes classes d'attaques ciblant les systèmes IA.

  • Analyser le cycle de vie du développement IA/ML pour repérer les étapes vulnérables aux attaques.

  • Appliquer des stratégies d'atténuation des menaces et des contrôles de sécurité pour protéger les systèmes IA en développement et en production.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Sécurité de l'IA
  • Catégorie : Codage sécurisé
  • Catégorie : Intégrité des données
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Évaluations de la vulnérabilité
  • Catégorie : Gestion des menaces
  • Catégorie : Contrôles de sécurité
  • Catégorie : Tests de sécurité
  • Catégorie : Sécurité des données
  • Catégorie : Gestion du cycle de vie des applications
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Modélisation de la menace

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Cadre ATT&CK de MITRE
  • Catégorie : Déploiement du modèle

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours

Ce module présente aux apprenants le paysage de la sécurité de l'IA. Il détaille les principales catégories d'attaques visant les systèmes d'IA et présente les cadres de référence fondamentaux permettant de comprendre et de classer ces menaces émergentes.

Inclus

4 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs

Ce module est consacré à l'utilisation de MLflow pour le suivi des expériences et la gestion des modèles, un élément essentiel du MLOps sur Databricks.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs

Ce module clôt le cycle de vie du ML en abordant le déploiement et la gestion des modèles à l'aide du registre de modèles MLflow.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir2 évaluations par les pairs

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Instructeurs

Ashish Mohan
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5 Cours2 017 apprenants

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Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.