دوره آموزشی هوش مصنوعی مسئولانه بر روی AWS: حصارهای Bedrock، امنیت Amazon Q و SageMaker Clarify

در این دوره، با ویژگی‌های پیشرفته امنیتی خدمات هوش مصنوعی آمازون مثل Bedrock، Amazon Q و SageMaker Clarify آشنا خواهید شد. نوا گیفت، متخصص MLOps، به شما نحوه پیاده‌سازی یک معماری امنیتی جامع که لایه‌های مختلف حفاظت رو ترکیب می‌کنه، آموزش می‌ده. در این دوره خواهید آموخت که چطور با استفاده از نقش‌های IAM و سیاست‌های منابع، اصل حداقل امتیاز (least privilege) رو اجرا کنید، همچنین از CloudTrail و CloudWatch برای نظارت لحظه‌ای و گزارش‌گیری دقیق استفاده کنید.

این دوره به شما روش‌های پیشرفته تشخیص تعصب (bias) و توضیح‌پذیری مدل‌ها رو با استفاده از SageMaker Clarify معرفی می‌کنه. همچنین، یاد می‌گیرید که چطور Guardrails در Bedrock رو برای فیلتر کردن و اعتبارسنجی محتوای خروجی‌ها تنظیم کنید تا از تولید محتوای نامناسب یا آسیب‌زننده جلوگیری بشه. این دوره به شما کمک می‌کنه تا درک بهتری از مرزهای امنیتی، تشخیص انحرافات (anomaly detection)، و پاسخ‌های خودکار امنیتی پیدا کنید تا تمامیت و محرمانگی برنامه‌های هوش مصنوعی خودتون رو حفظ کنید. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود که جریان‌های کاری هوش مصنوعی رو امن کنید، نظارت بر عملکرد رو بهبود بدید، و اطمینان حاصل کنید که استانداردهای صنعتی رعایت می‌شود.

اهداف یادگیری:
اجرای معماری امنیتی جامع که شامل چندین لایه حفاظت می‌شود.
استفاده از IAM roles و سیاست‌های منابع برای اجرای اصل حداقل امتیاز.
نظارت لحظه‌ای و گزارش‌گیری دقیق با استفاده از CloudTrail و CloudWatch.
آشنایی با روش‌های تشخیص تعصب و توضیح‌پذیری مدل‌ها از طریق SageMaker Clarify.
تنظیم Guardrails در Bedrock برای فیلتر کردن و اعتبارسنجی محتوای خروجی.
یادگیری تشخیص انحرافات و استفاده از پاسخ‌های خودکار امنیتی برای حفظ تمامیت و محرمانگی.
امن کردن جریان‌های کاری هوش مصنوعی و بهبود نظارت بر عملکرد.