Erişim tarihi: 10 Aralık 2015.  ^ Developer's Guide to Responsible AI: Privacy and Safety Essentials

Yapay zeka yazılım geliştirmenin merkezine geldikçe, veri gizliliği ve model güvenliği artık seçenek değildir - bu bir çekirdek geliştirici sorumluluğudur. Bu korumalar olmadan yapay zeka sistemleri inşa etmek, hassas kullanıcı verilerini açığa çıkarma ve tahmin edilemez modeller kullanma riskini içerir. Bu metin tabanlı kurs, sizi sorumlu yapay zeka sistemlerini tasarlamak, dağıtmak ve bakımını yapmak için pratik bilgiyle donatıyor. Teorik etikleri anlamaktan, geliştirme çalışmalarınızda özelliği koruyan teknikler ve güvenlik korumalarını uygulamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Yapay zeka güvenliği, model sağlamlığı ve veri gizliliğinin temel ilkelerini anlamak. - Kullanıcı bilgilerini korumak için veri anonimleştirme ve farklı gizlilik teknikleri uygulayın. - Modern yapay zekanın zayıf noktalarına karşı savunma, hızlı enjeksiyon ve model zehirlenmesi dahil. - Güvenlik korkulukları ve içerik filtrelerini zararlı model çıktılarını önlemek için ayarla. - Model güvenliğini değerlendirmek için açık kaynaklı araçlar ve bulut-agnostik uygulamalar uygulayın. - Standart geliştirici boru hatları içinde sorumlu AI dağıtım çalışma akışlarını oluşturun. Yapay zeka etiklerinin temel tanımlarıyla, risk çerçeveleriyle ve mahremiyet yasalarıyla başlayacaksınız. Buradan, eğitim verilerinizi nasıl güvence altına alacağınızı, hassasiyetler için test modellerini ve üretim çıktılarını izleyecek adım adım kavramsal kılavuzları ve kod örneklerini okuyabilirsiniz. Bu kurs, yapay zeka güvenliğine yeni başlayan ve güvenli sistemler inşa etmek isteyen yazılım geliştiriciler, veri bilimcileri ve teknik ürün yöneticileri için tasarlanmıştır. AI güvenliğinde önceden bir geçmiş gerekmez. Okumaya bugün başlayın ve kullanıcıların güvenebileceği yapay zeka uygulamaları geliştirin.