Dzięki temu podręcznikowi odblokujesz swój potencjał i otworzysz drogę do kariery. Nauczysz się zarządzania kodem źródłowym przy użyciu Gita i skutecznego nawigowania po projektach. Odkryjesz zaawansowane techniki debugowania i dokumentowania kodu, co poprawi jego czytelność i ułatwi utrzymanie projektów. Zgłębisz też tajniki kryptografii, by zapewnić poufność i spójność danych na każdym etapie cyklu życia aplikacji. W książce nie zabrakło wnikliwego spojrzenia na nowoczesne zagadnienia, takie jak budowanie inteligentnych aplikacji korzystających z modeli LLM, wstrzykiwanie zależności, testowanie czy konteneryzacja za pomocą Dockera. Dzięki wskazówkom dotyczącym najlepszych praktyk architektury oprogramowania zaczniesz tworzyć solidne, skalowalne i łatwe w utrzymaniu aplikacje!

Tę książkę docenią specjaliści do spraw cyberbezpieczeństwa, którzy chcą zdobyć umiejętności zabezpieczania systemów AI. Znajdą w niej uporządkowaną prezentację wyników badań i najnowszych standardów branżowych, z uwzględnieniem klasyfikacji: MITRE, NIST i OWASP. W przewodniku omówiono strategię zabezpieczania AI już na etapie projektowania ― z wykorzystaniem modelowania zagrożeń, przy czym skoncentrowano się na integracji MLSecOps i LLMOps z systemami bezpieczeństwa przedsiębiorstwa. Dodatkowo przedstawiono przykłady wdrażania integracji ciągłej, strategii i narzędzi MLOps, a także mechanizmów kontroli bezpieczeństwa. Zaproponowano ponadto bazujący na klasycznych filarach NIST plan wzmacniania bezpieczeństwa AI w przedsiębiorstwie.