تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی آمادگی برای گواهینامه پایه امنیت هوش مصنوعی AKYLADE AISF-001 (A/AISF)

دوره آموزشی آمادگی برای گواهینامه پایه امنیت هوش مصنوعی AKYLADE AISF-001 (A/AISF)

4 ساعت 38 دقیقهمتوسط2025-03-28

مدرسین

Dwayne Natwick

Dwayne Natwick

Cloud Security Lead, Microsoft MVP

Captain Hyperscaler, LLC

Captain Hyperscaler, LLC

جزئیات دوره

اگه تو حوزه‌هایی مثل امنیت سایبری، IT، مدیریت ریسک یا انطباق فعالیت می‌کنی و می‌خوای وارد دنیای امنیت هوش مصنوعی بشی، دوره A/AISF دقیقاً همونه که لازم داری. این دوره برای آمادگی در آزمون رسمی A/AISF طراحی شده و بهت یاد می‌ده چطور با مفاهیم اصلی امنیت AI مثل خطرات، مدیریت ریسک و چارچوب NIST کنار بیای.

یاد می‌گیری چطور ریسک‌های سیستم‌های هوشمند رو بشناسی، چطوری بهشون اعتمادسازی بدی، و از کدوم استانداردها برای ایمن‌سازی استفاده کنی. اگه دنبال یه مدرک معتبر هستی که مهارت‌هاتو تو زمینه امنیت AI نشون بده، این دوره یه قدم بزرگ رو به جلوئه.

🎯 اهداف یادگیری:
درک مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن در بسترهای مختلف.
شناسایی انواع ریسک‌ها و تهدیدهای مرتبط با AI در محیط‌های واقعی.
آشنایی با مفهوم اعتمادپذیری (Trustworthiness) در سیستم‌های هوش مصنوعی.
تسلط بر چارچوب مدیریت ریسک NIST و نحوه پیاده‌سازی آن برای پروژه‌های AI.
آمادگی کامل برای آزمون رسمی A/AISF و دریافت گواهینامه.
شناخت کاربردهای امنیتی AI برای متخصصان حوزه‌های امنیت، IT و ریسک.

مهارت ها

Network SecurityArtificial Intelligence FoundationsCybersecurityCert PrepArtificial Intelligence (AI)

سرفصل ها

0. مقدمه

  • 01 - نمای کلی دوره و امتحان

1. مفاهیم هوش مصنوعی

  • 02 - اصول اولیه و اصطلاحات کلیدی
  • 03 - توابع یادگیری عمیق
  • 04 - چرخه عمر هوش مصنوعی و مراحل توسعه یک مدل هوش مصنوعی
  • 05 - بازیگران مختلف هوش مصنوعی و وظایف مرتبط با آنها
  • 06 - بلوغ هوش مصنوعی را ارزیابی کنید و استراتژی‌هایی برای اجرای هوش مصنوعی ایجاد کنید
  • 07 - فناوری‌ها، ابزارها و موارد استفاده رایج هوش مصنوعی
  • 08 - ملاحظات اخلاقی، نقش داده‌ها و چالش‌های استقرار

2. مدیریت ریسک هوش مصنوعی

  • 09 - اصول اولیه و اصطلاحات کلیدی
  • 10 - نحوه انجام اندازه‌گیری ریسک برای یک سیستم هوش مصنوعی
  • 11 - ارزیابی ریسک هوش مصنوعی چگونه انجام می‌شود
  • 12 - نحوه استفاده از حاکمیت در مدیریت ریسک هوش مصنوعی

3. خطرات هوش مصنوعی و قابل اعتماد بودن

  • 13 - ویژگی‌های سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 14 - ویژگی‌های تعادل سیستم‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد
  • 15 - شناسایی، مستندسازی و کاهش خطرات مرتبط با سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 16 - عوامل تهدید کننده هوش مصنوعی را شناسایی کنید
  • 17 - رابطه بین خطرات هوش مصنوعی و تأثیرات اجتماعی

4. NINST AI RMF Core

  • 18 - جنبه‌های کلیدی هسته NIST AI RMF
  • 19 - دسته‌ها و زیرمجموعه‌های یک تابع را اداره کنید
  • 20 - دسته‌ها و زیرمجموعه‌های یک تابع را ترسیم کنید
  • 21 - دسته‌ها و زیرمجموعه‌های یک تابع را اندازه‌گیری کنید
  • 22 - دسته‌ها و زیرمجموعه‌های یک تابع را مدیریت کنید

5. نمایه‌های NIST AI RMF

  • 23 - جنبه‌های کلیدی پروفایل‌های NIST AI RMF
  • 24 - خطرات را با استفاده از پروفایل AI RMF مدیریت کنید
  • 25 - بهترین شیوه‌ها و ابزارها برای مدیریت پروفایل AI RMF

6. بررسی دوره و امتحان تمرین

  • 26 - بررسی دوره و آزمون تمرینی

دوره های مرتبط

درباره ما

لینداکده یک بستر یادگیری پیشرو است که به افراد کمک می کند تا کسب و کار ، نرم افزار ، فناوری و مهارت‌های خلاقانه را برای دستیابی به اهداف شخصی و حرفه ای بیاموزد.

شماره تلفنکانال آپاراتپشتیبانی تلگرامکانال تلگرامپیج اینستاگرام

کلیه‌ی حقوق این سایت متعلق به لینداکده می باشد

قوانین و شرایط|حریم خصوصی

نماد الکترونیک enamad در صورت اتصال با آی‌پی داخل کشور، نمایش داده خواهد شد.
logo-samandehi - لوگو ساماندهی
zarinpal
zibal