Đề cương khóa học

Cơ sở: Đạo luật AI EU cho các đội kỹ thuật

  • Các nghĩa vụ và thuật ngữ liên quan đến nhà phát triển và người vận hành
  • Hiểu rõ các hành vi bị cấm theo Điều 4 từ góc độ kỹ thuật
  • Ánh xạ các yêu cầu pháp lý thành các biện pháp kiểm soát kỹ thuật

Chu trình Phát triển An toàn và Tuân thủ

  • Cấu trúc kho lưu trữ và policy-as-code cho các dự án AI
  • Xem xét mã nguồn và kiểm tra tự động hóa cho các mẫu rủi ro
  • Quản lý phụ thuộc và chuỗi cung ứng cho các thành phần mô hình

Thiết kế Đường ống CI/CD để Tuân thủ

  • Các giai đoạn đường ống: xây dựng, kiểm thử, xác nhận, đóng gói, triển khai
  • Tích hợp các cửa quản trị và kiểm tra chính sách tự động hóa
  • Bất biến của tài liệu và theo dõi nguồn gốc

Kiểm thử, Xác nhận và Kiểm tra An toàn Mô hình

  • Các bài kiểm tra xác nhận dữ liệu và phát hiện thiên lệch
  • Kiểm tra hiệu suất, độ bền và khả năng chống đối thủ
  • Các tiêu chí chấp nhận tự động hóa và báo cáo kiểm thử

Đăng ký Mô hình, Phiên bản và Nguồn gốc

  • Sử dụng MLflow hoặc tương đương để theo dõi dòng mô hình và siêu dữ liệu
  • Phiên bản hóa mô hình và dữ liệu để tái tạo
  • Ghi nhận nguồn gốc và tạo ra các tài liệu kiểm toán sẵn sàng

Kiểm soát, Giám sát và Khả năng Quan sát Thời gian Chạy

  • Công cụ ghi log đầu vào, đầu ra và quyết định
  • Giám sát sự thay đổi mô hình, sự thay đổi dữ liệu và các chỉ số hiệu suất
  • Cảnh báo, quay lui tự động và triển khai canary

Bảo mật, Kiểm soát Truy cập và Bảo vệ Dữ liệu

  • IAM ít quyền nhất cho môi trường huấn luyện và phục vụ mô hình
  • Bảo vệ dữ liệu huấn luyện và suy luận khi lưu trữ và truyền tải
  • Quản lý bí mật và các thực hành cấu hình an toàn

Khả năng Kiểm toán và Thu thập Bằng chứng

  • Tạo ra các nhật ký đọc được bằng máy và tóm tắt dễ đọc cho con người
  • Gói bằng chứng để đánh giá sự phù hợp và kiểm toán
  • Chính sách bảo lưu và lưu trữ an toàn các tài liệu tuân thủ

Phản hồi Sự cố, Báo cáo và Sửa chữa

  • Phát hiện các hành vi bị cấm hoặc sự cố an toàn nghi ngờ
  • Các bước kỹ thuật để chứa, quay lui và giảm thiểu
  • Chuẩn bị các báo cáo kỹ thuật cho quản trị và cơ quan quản lý

Tóm tắt và Bước Kế Tiếp

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các quy trình phát triển và triển khai phần mềm
  • Kinh nghiệm với container hóa và các khái niệm cơ bản của Kubernetes
  • Am hiểu Git-based source control và các thực hành CI/CD

Đối tượng

  • Các nhà phát triển xây dựng hoặc duy trì các thành phần AI
  • Kỹ sư DevOps và nền tảng chịu trách nhiệm về việc triển khai
  • Quản trị viên quản lý hạ tầng và môi trường thời gian chạy
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan