This course offers a comprehensive exploration into the crucial security measures necessary for the deployment and development of various AI implementations, including large language models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG). It addresses critical considerations and mitigations to reduce the overall risk in organizational AI system development processes. Experienced author and trainer Omar Santos emphasizes “secure by design” principles, focusing on security outcomes, radical transparency, and building organizational structures that prioritize security. You will be introduced to AI threats, LLM security, prompt injection, insecure output handling, and Red Team AI models. The course concludes by teaching you how to protect RAG implementations. You learn about orchestration libraries such as LangChain, LlamaIndex, and others, as well as securing vector databases, selecting embedding models, and more.

Securing Generative AI
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Explore security for deploying and developing AI applications, RAG, agents, and other AI implementations
Learn hands-on with practical skills of real-life AI and machine learning cases
Incorporate security at every stage of AI development, deployment, and operation
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Threat Modeling
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : AI Security
- Catégorie : Threat Management
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Security Testing
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Security Controls
- Catégorie : Secure Coding
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : LangChain
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Open Web Application Security Project (OWASP)
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Vector Databases
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