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.
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 : LangChain
- Catégorie : Application Security
- Catégorie : Open Web Application Security Project (OWASP)
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Computer Security
- Catégorie : Vulnerability Assessments
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Security Controls
- Catégorie : Secure Coding
- Catégorie : Data Security
- Catégorie : Prompt Engineering
- Catégorie : Threat Modeling
- Catégorie : Security Testing
Détails à connaître
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septembre 2025
7 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
This module provides a comprehensive overview of generative AI security, covering threats and mitigation strategies for large language models and related systems. Topics include prompt injection, insecure output handling, training data poisoning, model denial of service, supply chain vulnerabilities, sensitive information disclosure, insecure plugin design, excessive agency, overreliance, model theft, red teaming, and securing Retrieval Augmented Generation (RAG) implementations. Learners gain practical knowledge of industry frameworks, best practices, and tools to safeguard AI technologies in production environments.
Inclus
36 vidéos7 devoirs
En savoir plus sur Security
Statut : Essai gratuitCoursera Instructor Network
Statut : Essai gratuitVanderbilt University
Statut : Essai gratuitCoursera
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
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Foire Aux Questions
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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
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