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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Visión general de la seguridad y la ética en la IA
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA
- Paisaje regulatorio y marcos de cumplimiento
Amenazas de seguridad en agentes de IA
- Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
- Ataques adversariales contra modelos de IA
- Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad en IA
Construcción de modelos de IA robustos y seguros
- Ciclo de vida de desarrollo seguro de IA
- Técnicas de aprendizaje automático defensivo
- Validación y prueba de modelos de IA
Desarrollo ético de IA y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
- Garantizar la implementación responsable de la IA
Gobernanza de IA, cumplimiento y gestión de riesgos
- Cumplimiento del RGPD, CCPA y Ley de IA
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y ética
Mejores prácticas para la implementación segura de IA
- Implementación de agentes de IA con la seguridad en mente
- Monitoreo de modelos de IA en busca de anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta e mitigación de incidentes de seguridad en IA
Casos de estudio y aplicaciones en el mundo real
- Casos de estudio de brechas de seguridad de IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
- Mejores prácticas para garantizar el futuro de la seguridad de la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con Python y marcos de IA
- Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
Formación Corporativa a Medida
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