Noções básicas de segurança de IA: Defendendo LLMs, MLOps e IA generativa

À medida que a inteligência artificial e os modelos de linguagem grandes se tornam profundamente integrados ao software moderno, proteger esses sistemas contra novas vulnerabilidades é mais crítico do que nunca.Este curso fornece um caminho claro e baseado em texto para entender e mitigar os riscos de segurança em todo o ciclo de vida da IA. Através de explicações escritas, análises arquitetônicas e exemplos de segurança baseados em código, você aprenderá a identificar vulnerabilidades em pipelines de dados, proteger a infraestrutura de aprendizado de máquina e proteger aplicativos de IA gerativos contra ameaças do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda os riscos de segurança fundamentais exclusivos para modelos de aprendizado de máquina e pipelines de inteligência artificial. - Identifique e mitigue vulnerabilidades de IA generativa, incluindo injeção imediata, envenenamento de dados e inversão de modelo. - Aplique estruturas modernas de modelagem de ameaças projetadas especificamente para ambientes LLMs e MLOps. - Configure pipelines de dados seguros e controles de acesso para evitar a exposição de dados confidenciais em sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG). - Implemente as melhores práticas de segurança padrão do setor, fazendo referência a diretrizes como o OWASP Top 10 para LLMs. O curso começa com definições básicas e o cenário de ameaças exclusivo da inteligência artificial antes de orientá-lo através da proteção de pipelines de MLOps, reforçando aplicativos de IA generativos e estabelecendo práticas robustas de modelagem de ameascas. Este programa é projetado para desenvolvedores de software, profissionais de segurança e entusiastas da tecnologia que procuram construir uma base na segurança da IA, sem necessidade de aprendizado de máquina prévio ou experiência em ciência de dados. Comece a ler hoje para criar aplicativos mais seguros e resilientes com IA.