Прошел курс по защите ИИ-систем в декабре 2024 года. Особенно впечатлили практические занятия с реальными кейсами атак на нейронные сети. Преподаватели объясняют сложные концепции машинного обучения простым языком. Сейчас применяю полученные знания в своей работе системного администратора. Рекомендую всем, кто работает с ИИ-решениями в корпоративной среде.
Защита ИИ-системКурс дал хорошую базу для понимания уязвимостей в алгоритмах ИИ. Понравилось, что рассматривали не только технические аспекты, но и этические вопросы. Единственный минус - хотелось бы больше времени на лабораторные работы. В целом материал структурирован логично, домашние задания помогают закрепить теорию на практике.
Основы кибербезопасности ИИОтличная программа для специалистов, которые хотят углубить знания в области защиты машинного обучения. Курс помог мне понять, как атакующие могут манипулировать данными для обхода систем распознавания. Теперь знаю, как правильно тестировать модели на устойчивость. Планирую пройти продвинутый курс летом 2025 года.
Анализ угроз для MLСтуденты отмечают высокое качество практических заданий, актуальность рассматриваемых угроз и профессионализм преподавательского состава. 89% выпускников используют полученные навыки в работе.
Основные пожелания касаются увеличения количества лабораторных часов и добавления модулей по новым типам атак на ИИ-системы. Планируем расширить практическую часть к сентябрю 2025 года.
67% выпускников отмечают улучшение профессиональных компетенций, 34% получили повышение или новые проекты в области ИИ-безопасности в течение полугода после окончания курса.