دوره آموزشی آمادگی برای گواهینامه پایه امنیت هوش مصنوعی AKYLADE AISF-001 (A/AISF)
4 ساعت 38 دقیقهمتوسط2025-03-28
مدرسین

Dwayne Natwick
Cloud Security Lead, Microsoft MVP

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.
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
- دوره آموزشی ویندوز سرور 2025: ویژگیهای پیشرفته مدیریت
- دوره آموزشی آمادگی برای مدرک ISC2 Systems Security Certified Practitioner (SSCP)
- دوره آموزشی آمادگی برای مدرک Certificate of Cloud Security Knowledge (CCSK)
- دوره آموزشی ایجاد برنامه امنیتی چندابری: استراتژی، پیادهسازی و روندهای نوظهور
- دوره آموزشی امنیت مدرن فضای ابری: شیفت-چپ، قابلیت مشاهده و دفاع خودکار
- دوره آموزشی آگاهی از امنیت سایبری: امنیت فضای ابری
- دوره آموزشی آمادگی برای گواهینامه CertNexus Certified IoT Security Practitioner
- دوره آموزشی ساخت مدیریت هویت و دسترسی مشتری (CIAM) توی برنامههات روی AWS