人工智能产品必须在受控的开发环境之外可靠地运行。数据变化、隐藏的偏见、第三方依赖、对抗性攻击、弱验证和不安全的部署实践可能会降低模型性能，并使组织面临运营、道德、监管和声誉风险。
本课程提供了一个结构化的指南，用于开发可靠、安全、公平、合规且适合实际部署的AI产品。它遵循完整的稳健性旅程，从产品基础开始，继续到数据准备、供应链管理、测试、对抗性评估、安全、合规和部署。
您将首先了解什么使AI产品变得稳健，以及为什么仅仅模型准确性是不够的。课程解释了可靠性、公平性、安全性、可扩展性、透明度和治理如何共同构成可信赖的AI产品。
虚构的组织IntelliTech Solutions Inc.及其GenAI Assist解决方案被用作实际的业务案例。这个场景有助于演示如何将稳健性原则应用于在法律、金融和合规敏感环境中运行的AI产品。
专门的部分考察数据完整性和偏见缓解。您将了解不完整、不准确、不具代表性或不平衡的数据如何影响模型输出。课程探讨了改善数据质量、评估多样性、识别偏见和减少不公平或不可靠结果的实际考虑因素。
然后，您将研究AI模型供应链管理。现代AI解决方案可能依赖于外部数据集、预训练模型、API、开源组件、云平台和第三方供应商。您将学习如何识别这些依赖关系、评估供应商风险、记录模型来源，并为外部AI组件建立控制。
模型测试和验证部分解释了如何在不同用户、环境、数据集、边缘情况和操作场景中评估AI产品。您将探索检查性能一致性、检测弱点、验证预期行为和为实际条件准备模型的技术。
课程还涵盖了AI红队测试和对抗性训练。您将了解受控测试如何揭示脆弱性，如提示注入、操纵尝试、不安全响应、意外行为和其他对抗性攻击。
