Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 14 Giờ học

Đề cương khóa học

Nền tảng: EU AI Act cho các nhóm kỹ thuật

  • Các nghĩa vụ và thuật ngữ liên quan dành cho nhà phát triển và người vận hành
  • Hiểu các thực hành bị cấm theo Điều 4 từ góc độ kỹ thuật
  • Áp ánh các yêu cầu pháp lý thành các biện pháp kiểm soát kỹ thuật

Chu kỳ phát triển an toàn và tuân thủ

  • Cấu trúc kho mã và policy-as-code (chính sách dưới dạng mã) cho các dự án AI
  • Xem xét mã và kiểm tra tĩnh tự động cho các mẫu hình nguy hiểm
  • Quản lý phụ thuộc và chuỗi cung ứng cho các thành phần mô hình

Thiết kế pipeline CI/CD cho sự tuân thủ

  • Các giai đoạn của pipeline: build, test, validation, package, deploy
  • Tích hợp các cổng quản trị và kiểm tra chính sách tự động
  • Bất biến của artefact và theo dõi nguồn gốc

Kiểm thử, xác thực và kiểm tra an toàn mô hình

  • Kiểm tra xác thực dữ liệu và phát hiện thiên lệch
  • Kiểm tra hiệu suất, độ bền vững và khả năng chống lại các cuộc tấn công đối kháng
  • Chuẩn chấp nhận tự động và báo cáo kiểm thử

Registry mô hình, phiên bản hóa và nguồn gốc

  • Sử dụng MLflow hoặc các công cụ tương đương cho dòng họ và metadata của mô hình
  • Phiên bản hóa mô hình và tập dữ liệu để đảm bảo khả năng tái lập
  • Ghi lại nguồn gốc và tạo ra các artefact sẵn sàng cho kiểm toán

Kiểm soát thời gian thực, giám sát và khả năng quan sát

  • Đo lường (instrumentation) để ghi log đầu vào, đầu ra và các quyết định
  • Giám sát sự trôi lệch của mô hình, trôi lệch dữ liệu và các chỉ số hiệu suất
  • Cảnh báo, tự động hồi quy (rollback) và triển khai canary

Bảo mật, kiểm soát truy cập và bảo vệ dữ liệu

  • IAM (Quản lý danh tính và truy cập) theo nguyên tắc đặc quyền tối thiểu cho môi trường huấn luyện và phục vụ mô hình
  • Bảo vệ dữ liệu huấn luyện và suy luận khi ở trạng thái lưu trữ và khi đang truyền tải
  • Quản lý bí mật (secrets) và các thực hành cấu hình an toàn

Khả năng kiểm toán và thu thập bằng chứng

  • Tạo log có thể đọc bằng máy và tóm tắt có thể đọc cho con người
  • Gói bằng chứng cho các đánh giá sự phù hợp và kiểm toán
  • Chính sách lưu giữ và lưu trữ an toàn các artefact tuân thủ

Phản ứng sự cố, báo cáo và khắc phục

  • Phát hiện các thực hành bị cấm nghi ngờ hoặc các sự cố an toàn
  • Các bước kỹ thuật để kiểm soát, hồi quy và giảm thiểu
  • Chuẩn bị báo cáo kỹ thuật cho các cơ quan quản trị và cơ quan quản lý nhà nước

Tổng kết và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về quy trình phát triển và triển khai phần mềm
  • Trải nghiệm làm việc với container hóa và các khái niệm cơ bản của Kubernetes
  • Quen thuộc với kiểm soát mã nguồn dựa trên Git và các thực hành CI/CD

Đối tượng tham gia

  • Nhà phát triển xây dựng hoặc duy trì các thành phần AI
  • Kỹ sư DevOps và nền tảng chịu trách nhiệm cho việc triển khai
  • Quản trị viên quản lý hạ tầng và môi trường thời gian thực

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan