Yapay zeka ürünleri, kontrollü geliştirme ortamlarının dışında güvenilir bir şekilde çalışmalıdır. Veri değişiklikleri, gizli önyargılar, üçüncü taraf bağımlılıklar, düşmanca saldırılar, zayıf doğrulama ve güvenli dağıtım uygulamaları, model performansını düşürebilir ve kuruluşları operasyonel, etik, yasal ve itibar risklerine maruz bırakabilir.
Bu kurs, güvenilir, güvenli, adil, uyumlu ve gerçek dünya dağıtımına uygun yapay zeka ürünleri geliştirmek için yapılandırılmış bir rehber sunar. Ürün temellerinden başlayarak veri hazırlığı, tedarik zinciri yönetimi, test, düşmanca değerlendirme, güvenlik, uyumluluk ve dağıtımı kapsayan tüm sağlamlık yolculuğunu takip eder.
Yapay zeka ürününü ne kadar sağlam yaptığını ve yalnızca model doğruluğunun neden yeterli olmadığını anlamaya başlayacaksınız. Kurs, güvenilir bir yapay zeka ürününe güvenilirlik, adillik, güvenlik, ölçeklenebilirlik, şeffaflık ve yönetimin nasıl katkıda bulunduğunu açıklar.
Kurs, pratik bir iş vakası olarak kurgusal IntelliTech Solutions Inc. organizasyonu ve GenAI Assist çözümünü kullanır. Bu senaryo, sağlamlık ilkelerinin yasal, finansal ve uyumluluk hassasiyetinde çalışan bir yapay zeka ürününe nasıl uygulanabileceğini gösterir.
Veri bütünlüğü ve önyargı azaltma konusunda özel bir bölüm incelenir. Eksik, yanlış, temsili olmayan veya dengesiz verilerin model çıktılarını nasıl etkileyebileceğini öğreneceksiniz. Kurs, veri kalitesini iyileştirmek, çeşitliliği değerlendirmek, önyargıyı tanımlamak ve adil olmayan veya güvenilmez sonuçları azaltmak için pratik hususları araştırır.
Daha sonra yapay zeka modeli tedarik zinciri yönetimini inceleyeceksin. Modern yapay zeka çözümleri, harici veri setleri, ön eğitimli modeller, API'ler, açık kaynak bileşenler, bulut platformları ve üçüncü taraf satıcılara bağlı olabilir. Bu bağımlılıkları tanımlamayı, tedarikçi risklerini değerlendirmeyi, model kökenlerini belgelemeyi ve harici yapay zeka bileşenleri için kontroller kurmayı öğreneceksiniz.
Model testi ve doğrulama bölümü, bir yapay zeka ürününü farklı kullanıcılar, ortamlar, veri setleri, kenar durumları ve operasyonel senaryolar boyunca nasıl değerlendireceğinizi açıklar. Performans tutarlılığını kontrol etme, zayıflıkları tespit etme, beklenen davranışı doğrulamak ve modelleri gerçek dünya koşullarına hazırlama tekniklerini keşfedeceksiniz.
Kurs ayrıca yapay zeka red team ve düşmanca eğitimi konularını da kapsar. Kontrollü testlerin nasıl güvenlik açıklarını ortaya çıkarabileceğini öğreneceksiniz, örneğin, prompt enjeksiyonu, manipülasyon girişimleri, güvensiz yanıtlar, beklenmedik davranışlar ve diğer düşmanca saldırılar.
