Die beste beginpunt om oor AI te leer, is om te verstaan hoe die hoof masjien leer algoritmes werk. Dit sal jou help om te verstaan hoe AI werk, hoe om dit te gebruik en hoe om dit aan te val:

{{#ref}} ./AI-Supervised-Learning-Algorithms.md {{#endref}}

{{#ref}} ./AI-Unsupervised-Learning-Algorithms.md {{#endref}}

{{#ref}} ./AI-Reinforcement-Learning-Algorithms.md {{#endref}}

{{#ref}} ./AI-Deep-Learning.md {{#endref}}

LLMs Argitektuur

Op die volgende bladsy sal jy die basiese beginsels van elke komponent vind om 'n basiese LLM te bou met behulp van transformers:

{{#ref}} AI-llm-architecture/README.md {{#endref}}

AI Sekuriteit

AI Risiko Raamwerke

Op hierdie oomblik is die hoof 2 raamwerke om die risiko's van AI stelsels te evalueer die OWASP ML Top 10 en die Google SAIF:

{{#ref}} AI-Risk-Frameworks.md {{#endref}}

AI Prompts Sekuriteit

LLMs het die gebruik van AI in die laaste jare laat ontplof, maar hulle is nie perfek nie en kan mislei word deur vyandige prompts. Dit is 'n baie belangrike onderwerp om te verstaan hoe om AI veilig te gebruik en hoe om dit aan te val:

{{#ref}} AI-Prompts.md {{#endref}}

AI Modelle RCE

Dit is baie algemeen vir ontwikkelaars en maatskappye om modelle wat van die Internet afgelaai is, te gebruik, maar net om 'n model te laai mag genoeg wees om arbitrêre kode op die stelsel uit te voer. Dit is 'n baie belangrike onderwerp om te verstaan hoe om AI veilig te gebruik en hoe om dit aan te val:

{{#ref}} AI-Models-RCE.md {{#endref}}

AI Model Konteks Protokol

MCP (Model Context Protocol) is 'n protokol wat AI agent kliënte toelaat om met eksterne gereedskap en databasisse in 'n plug-and-play styl te verbind. Dit stel komplekse werksvloei en interaksies tussen AI modelle en eksterne stelsels in staat:

{{#ref}} AI-MCP-Servers.md {{#endref}}