Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Durata 14 ore
Schița de curs
Fundamente: EU AI Act pentru echipele tehnice
- Obligații și terminologie relevante pentru developeri și operatori
- Înțelegerea practicilor interzise conform Articolului 4 din perspectivă tehnică
- Maparea cerințelor legale la controalele de engineering
Ciclul de viață de dezvoltare sigur și conform
- Structura repository-ului și policy-as-code pentru proiectele AI
- Code review și verificări statice automate pentru pattern-uri riscante
- Gestionarea dependențelor și a lanțului de aprovizionare pentru componentele modelului
Proiectarea pipeline-urilor CI/CD pentru conformitate
- Etapele pipeline-ului: build, test, validare, package, deploy
- Integrarea porților de guvernanță și a verificărilor automate de politici
- Imutabilitatea artefactelor și urmărirea provenienței
Testarea, validarea și verificările de siguranță ale modelului
- Validarea datelor și teste de detecție a bias-ului
- Testarea performanței, robusteții și rezilienței la atacuri adverse
- Criterii automate de acceptare și raportarea testelor
Registry de modele, versionare și proveniență
- Utilizarea MLflow sau a unui echivalent pentru lineage-ul și metadatele modelului
- Versionarea modelelor și a seturilor de date pentru reproductibilitate
- Înregistrarea provenienței și producerea de artefacte pregătite pentru audit
Controale la runtime, monitorizare și observabilitate
- Instrumentarea pentru logging-ul intrărilor, ieșirilor și deciziilor
- Monitorizarea model drift-ului, data drift-ului și a metricilor de performanță
- Alertare, rollback automat și canary deployments
Securitate, controlul accesului și protecția datelor
- IAM cu least-privilege pentru mediile de antrenare și servire a modelelor
- Protejarea datelor de antrenare și inferență atât în repaus, cât și în tranzit
- Gestionarea secretelor și practici de configurare sigură
Auditabilitate și colectarea dovezilor
- Generarea de loguri care pot fi citite de mașini și de rezumate care pot fi citite de oameni
- Împachetarea dovezilor pentru evaluările de conformitate și audituri
- Politici de retenție și stocarea sigură a artefactelor de conformitate
Răspuns la incidente, raportare și remediere
- Detectarea practicilor interzise suspectate sau a incidentelor de siguranță
- Pași tehnici pentru izolare, rollback și atenuare
- Pregătirea rapoartelor tehnice pentru guvernanță și autoritățile de reglementare
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea fluxurilor de dezvoltare software și deployment
- Experiență cu containerizarea și concepte de bază Kubernetes
- Familiaritate cu controlul surselor bazat pe Git și practici CI/CD
Audiență
- Developeri care construiesc sau întrețin componente AI
- Ingineri DevOps și de platformă responsabili de deployment
- Administratori care gestionează infrastructura și mediile de runtime