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Cours d'IA

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Modélisation des menaces à l'ère de l'IA

Découvrez comment identifier et gérer les risques de sécurité dans les systèmes d'IA grâce à une modélisation des menaces systématique. Apprenez des méthodologies pour vous protéger contre les attaques spécifiques à l'IA telles que l'empoisonnement de données et l'injection de commandes par un expert de l'OWASP AI Exchange.
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Ne faites pas cette erreur : les enseignements douloureux de l'application de l'IA dans la sécurité

Explorez les défis de l'IA en matière de sécurité à travers des exemples concrets, révélant les limites de l'auto-remédiation et introduisant le Cadre RAG comme une approche plus fiable pour le déploiement responsable de l'IA.
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L'intelligence artificielle sous le capot : Dévoiler les menaces cachées

Explorez une méta-analyse de 14 cadres de modélisation des menaces liées à l'intelligence artificielle, proposant des questions simplifiées pour l'analyse des menaces IA/ML et discutant de la manière dont l'examen par des experts a affiné cette bibliothèque pour une intégration harmonieuse dans l'analyse manuelle.
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Comment trois modélisateurs de menaces peuvent influencer une organisation entière

Découvrez comment une petite équipe de modélisation des menaces a provoqué un changement organisationnel grâce à des perspectives fondées sur les données, des cadres communs et une intégration stratégique, transformant les préoccupations en matière de sécurité en renseignements exploitables.
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Les entreprises fonctionnent sur le risque et la dette : pourquoi la communication sur le risque de sécurité est difficile.

Explorez pourquoi les professionnels de la cybersécurité ont du mal à communiquer les risques critiques aux cadres et aux conseils d'administration, et apprenez comment combler l'écart linguistique pour des conversations sur la sécurité plus efficaces.
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L'IA et la cybersécurité : une arme à double tranchant

Explorez le rôle transformateur de l'IA dans le piratage éthique, de l'automatisation de l'analyse des vulnérabilités à l'amélioration de la détection des menaces, tout en comprenant comment l'IA complète plutôt que remplace l'expertise humaine en cybersécurité.
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La VÉRITÉ sur l'IA en Cybersécurité

Explorez l'impact réaliste de l'IA dans la cybersécurité avec une analyse objective de ses avantages et de ses limitations, en soulignant comment l'expertise humaine reste essentielle pour des opérations de sécurité efficaces.
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Utiliser GenAI sur votre code, qu'est-ce qui pourrait mal tourner ?

Explorez les risques de sécurité de l'IA générative dans le développement de code, notamment les vulnérabilités, les problèmes de confiance des développeurs et les stratégies pour relever ces défis émergents dans la sécurité logicielle.
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Navigation de la NERC CIP-015-1 : Surveillance de la sécurité du réseau interne à grande échelle

Découvrez des stratégies pour mettre en œuvre les exigences de la surveillance de la sécurité du réseau interne NERC CIP-015 dans les environnements de services publics, tout en équilibrant les besoins de conformité avec une protection efficace des réseaux OT et une gestion des ressources.
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Omniscient : Cybersécurité alimentée par l'IA pour des enquêtes accélérées

Découvrez comment Omniscient utilise l'IA pour révolutionner la criminalistique numérique, permettant une extraction et une analyse plus rapides des données des réseaux sociaux sur des plateformes telles qu'Instagram et WhatsApp grâce à une interface de chat intuitive.
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L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine à imiter la pensée humaine. Il s'agit du nom de la technologie moderne grâce à laquelle les dispositifs électroniques, les programmes et les robots peuvent résoudre divers problèmes à l'aide d'algorithmes donnés. Nous vous indiquons par où commencer à étudier le cours d'IA et pourquoi il est nécessaire.

Qu'est-ce qu'un cours d'IA et pourquoi est-il si intéressant?

La notion de cours d'intelligence artificielle et de la pensée machine intéressaient les scientifiques bien avant l'invention des ordinateurs, et après l'avènement des ordinateurs, elle a atteint un nouvel niveau. Dans les années 1950 et 60, les questions relatives à la création et à l'utilisation de l'intelligence artificielle ont commencé à être largement discutées dans la société.

La réponse à cette question est également difficile à trouver car il n'y a pas de critères clairs pour l'intelligence d'une machine. Si c'est la capacité à faire des conclusions logiques, alors l'ordinateur a depuis longtemps dépassé les humains. Quand il s'agit de flexibilité et d'originalité de la pensée, les humains sont toujours supérieurs aux dispositifs intelligents les plus modernes.

L'IA est activement utilisée dans divers domaines, la liste desquels ne cesse de s'allonger chaque année, et pas seulement les techniciens, mais aussi les humanistes - spécialistes en gestion de projets, publicité et relations publiques, psychologues, économistes et linguistes - peuvent trouver leur place dans ce domaine.

Que peuvent faire les programmes de cours d'intelligence artificielle?

Les technologies modernes d'intelligence artificielle permettent de créer des dispositifs et des programmes qui :

trouvent le maximum de solutions possibles à une situation ; l'intelligence machine peut rapidement analyser toutes les options et calculer laquelle sera la moins chère, la plus sûre et la plus efficace. Les réponses de la machine dépendront de la tâche qu'une personne lui a donnée. Par exemple, les cours d'IA en ligne peuvent montrer comment calculer quel modèle ou produit est plus rentable à produire en fonction des données sur le coût des consommables et du volume de vente.

peuvent répondre à toutes les questions intégrées à leur système ; en même temps, la machine peut non seulement trouver une réponse toute faite dans la base de données, mais aussi la rechercher grâce à des questions préliminaires qui réduisent progressivement le champ de recherche.

collecter et traiter de grandes quantités d'informations, les analyser, les combiner avec d'eux nouveaux segments d'informations ; c'est ainsi, par exemple, que fonctionne le système de recherche d'images de Google.

L'intelligence artificielle est une technologie non seulement du présent, mais aussi du futur, et les spécialistes dans ce domaine n'auront pas de problèmes pour trouver un emploi dans les prochaines décennies. D'énormes investissements sont déjà attirés dans ce domaine, il n'y aura donc pas de problèmes de rémunération pour les travailleurs impliqués dans le développement, la production et la mise en œuvre des meilleures technologies de cours d'IA d'AI Education.

Contribution à la science et à la culture

L'intelligence artificielle et la création de programmes et de dispositifs intelligents est un domaine dans lequel de nouvelles découvertes sont constamment faites. En travaillant sur l'intelligence artificielle, les scientifiques et les ingénieurs sont à l'avant-garde de la science mondiale, faisant avancer l'humanité. De plus, le développement de l'intelligence artificielle et son introduction dans notre vie posent de nombreuses questions éthiques et philosophiques, dont la résolution requiert non pas un esprit machine, mais un esprit humain capable de penser de manière créative.

Création

Dans le domaine de la création d'IA, non seulement les développeurs de logiciels sont très demandés, mais aussi les personnes à la pensée créative capables de proposer et de promouvoir de nouvelles idées. Pour travailler dans ce domaine, il est important de savoir penser de manière créative. Un domaine prometteur auquel une personne créative peut s'attaquer est celui d'apprendre à une machine à créer des œuvres d'art. Déjà aujourd'hui, les ordinateurs dessinent des images, écrivent de la musique et de la poésie. Dans un futur proche, peut-être qu'ils prendront en charge la création de livres, de films et de dessins animés.

Acquisition de nouvelles compétences

Pour travailler dans le domaine de l'intelligence artificielle, vous avez besoin d'une bonne connaissance des mathématiques et de la programmation de base. Pour l'étude de l'IA, les deux branches les plus importantes des mathématiques sont l'algèbre linéaire et la théorie des probabilités. Le langage de programmation le plus populaire dans ce domaine est Python, suivi de R et Lua. La connaissance de l'anglais sera également utile - les données scientifiques les plus modernes, les articles, les rapports sur les réalisations et les expériences sont généralement publiés en anglais!