セキュアAI入門 eラーニング
AIシステムの企画から運用まで安全に行うための知識と技術を
AIの基礎から一気通貫で学べる eラーニング講座
トレーニング概要
ディープラーニングをはじめとするAI技術の発展に伴い、日本国内においても顔認証システムや防犯システム、自動運転技術など、様々な分野でAIの社会実装が進んでいます。
その一方で、AIに対する攻撃手法は数多く産まれ、防御技術や安全な運用体制の確立が急務となっています。しかし、AIに対する攻撃手法は既存システムに対する攻撃手法とは根本的に原理が異なるものが多く、従来のセキュリティ技術のみで対策することは非常に困難です。
そこで、本eラーニングでは、これからAI開発を始める方や、AIに携わる全ての方を対象に、AIに対する攻撃の原理と対策について体系的に学びます。
お客様事例
株式会社NTTドコモ様
トレーニング詳細
対象者
- AIを用いるシステムや製品の設計や企画に携わる方
- AIを用いるシステムや製品の開発に携わるソフトウェアエンジニアの方
- AIを用いるシステムや製品の運用・保守に携わるインフラエンジニアの方
- 研究開発やPoC作成を行っているデータサイエンティストの方
- AIシステムの脆弱性診断に携わるセキュリティエンジニアの方
コース
- 【ビジネス・マネジメント向け】AIセキュリティ概論
- 【エンジニア向け】AI入門 + AIセキュリティ入門
AIセキュリティ概論
▼Part1. AIとは？
AIの定義やAIが扱う問題、代表的な機械学習の手法等、AIの概要を学びます。
▼Part2. ディープラーニング
ディープラーニングの概要や仕組み、応用分野や課題等を学びます。
▼Part3. AIセキュリティとは
AIを取り巻くセキュリティや、従来のセキュリティとAIセキュリティの違いを学びます。
▼Part4. AI開発におけるセキュリティ
AI開発の各工程で気を付けるべきセキュリティのポイントを学びます。
▼Part5. AIセキュリティと法・倫理
AI開発やAIセキュリティにおける倫理や、各国・各組織が策定したガイドラインを学びます。
AI入門
▼Part1. Python基礎
Pythonの基本的な使い方や、機械学習では必須となるnumpy, pandas, matplotlibなどのライブラリの使い方を学びます。
▼Part2. 機械学習の流れ
データセットの前処理（Scaler）、モデルの学習（線形回帰、ロジスティック回帰など）、モデルの評価方法を学びます。
▼Part3. 特徴量エンジニアリング
特徴量生成や特徴量選択、Pipelineなどを通じて、学習データの作成では必須となる特徴量エンジニアリングのテクニックを学びます。
▼Part4. 多層パーセプトロン
多層パーセプトロンを題材に、ニューラルネットワークの学習（勾配法、誤差関数、連鎖律、誤差逆伝搬法など）を学びます。
▼Part5. ディープラーニング
畳み込みニューラルネットワークを題材に、ディープラーニングのメリットとデメリットを学びます。
AIセキュリティ入門
▼Part1. AIとセキュリティ
AIの開発工程において気をつけるべきセキュリティのポイントや攻撃手法、そして防御手法の外観をスライド形式で学びます。
▼Part2. 学習データ汚染
AIの学習データを細工することで、AIに意図した推論を行わせる攻撃手法と対策を実戦形式で学びます。
▼Part3. 事前学習モデル汚染
機械学習フレームワークを悪用した事前学習モデルを使用することで、AIシステムに侵入する攻撃手法と対策を実戦形式で学びます。
▼Part4. メンバーシップ推論
AIへの入力データと、応答される情報を基に、AIが学習したデータを推論する攻撃手法と対策を実戦形式で学びます。
▼Part5. 敵対的サンプル
AIへの入力データを細工することで、AIの推論を意図的に誤らせる攻撃手法と対策を実戦形式で学びます。
サービス内容
- ※ 各サービスは購入から20日間のご利用が可能です。
- ※ 10名を超える際の費用を調整可能ですのでご相談ください。
- ※「【エンジニア向け】AI入門 + AIセキュリティ入門」コースのどちらか一方のみの受講をご希望される場合は 70,000円/人(税別) にてお申し込み可能です。別途お問い合わせください。