Temario del curso

Introducción a la IA Segura y Ética

  • Visión general de la seguridad y ética en la IA
  • Amenazas comunes y vulnerabilidades en sistemas de IA
  • Marco regulatorio y marcos de cumplimiento

Amenazas de Seguridad en Agentes de IA

  • Envenenamiento de datos y manipulación del modelo
  • Ataques adversarios en modelos de IA
  • Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad en IA

Construyendo Modelos de IA Robustos y Seguros

  • Ciclo de vida seguro del desarrollo de IA
  • Técnicas defensivas de aprendizaje automático
  • Validación y prueba de modelos de IA

Desarrollo Ético de la IA y Equidad

  • Detección y mitigación del sesgo en los modelos de IA
  • Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
  • Garantizar una implementación responsable de la IA

Gobierno, Cumplimiento y Gestión de Riesgos en AI

  • Cumplimiento con el RGPD, CCPA y Reglamento sobre IA
  • Marco de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
  • Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y éticas

Mejores Prácticas para la Implementación Segura de AI

  • Implementar agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad
  • Monitoreo de modelos de IA por anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta y mitigación a incidentes de seguridad de AI

Estudios de Casos y Aplicaciones en el Mundo Real

  • Estudios de casos sobre brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes seguros de IA en escenarios del mundo real
  • Mejores prácticas para la futura protección de la seguridad en AI

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprender los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y marcos de IA
  • Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad

Publido Objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en seguridad
  • Oficiales de cumplimiento
 14 Horas

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