Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Duur 14 uren
Cursusaanbod
Inleiding tot de architectuur van grote taalmodellen en mogelijke beveiligingsrisico’s
- Hoe grote taalmodellen worden ontwikkeld, geïmplementeerd en via API’s benaderd
- De belangrijkste componenten in LLM-applicaties (zoals prompts, agents, geheugen en API's)
- Waar en hoe beveiligingsproblemen zich voordoen in de praktijk
Prompt-injectie en jailbreak-aanvallen
- Wat is prompt-injectie en waarom vormt dit een risico
- Direkte en indirecte vormen van prompt-injectie<\/li>
- Technieken om veiligheidsfilters te omzeilen, zogenaamde jailbreaking
- Mogelijkheden tot detectie en vermindering van dergelijke risico’s
Datalekken en privacyrisico's
- Hoe persoonlijke informatie per ongeluk kan uitlekken via reacties van modellen
- Problemen met gevoelige gegevens en misbruik van het geheugen van modellen
- Het ontwerpen van privacybewuste prompts en technieken zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Filteren en controleren van output uit grote taalmodellen
- Het gebruik van Guardrails AI voor het filteren en valideren van content
- Hoe output-schema’s en beperkingen vast te stellen<\/li>
- Monitoring en loggen van onveilige of afwijkende output
Menselijke toezichtfuncties en workflowbenaderingen
- Hoe en waar menselijke beoordeling nuttig is in het proces
- Procedures zoals goedkeuringsstromen, drempelwaarden voor scores en fallback-mechanismen
- Het kalibreren van vertrouwen en de rol van transparantie bij beslissingen
Veilige ontwerppatronen voor LLM-applicaties
- Toepassing van het principe ‘least privilege’ en sandboxing bij API-aanroepen en agents
- Beperking van verkeer, throttling en detectie van misbruik
- Sterke ketening van acties via LangChain en isolatie van prompts
Naleving, logging en governance
- Het waarborgen van traceerbaarheid en auditmogelijkheden voor output uit grote taalmodellen
- Controle over versies van prompts en het vastleggen van wijzigingen<\/li>
- Aansluiting bij interne beveiligingsrichtlijnen en externe regelgeving
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Kennis van grote taalmodellen en interfaces gebaseerd op prompts
- Ervaring in het bouwen van LLM-applicaties met Python
- Bekendheid met API-integraties en implementatie in de cloud
Doelgroep
- AI-ontwikkelaars
- Toepassings- en oplossingsarchitecten
- Technische productmanagers die met LLM-hulpmiddelen werken
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
