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Programa del Curso
Introducción a la IA segura y ética
- Descripción general de la seguridad y ética de la IA
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en sistemas de IA
- Marco regulatorio y marcos de cumplimiento
Amenazas de seguridad en AI Agents
- Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
- ataques adversariales en modelos de IA
- Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad de IA
Construyendo modelos de IA robustos y seguros
- Ciclo de vida de desarrollo de IA segura
- Técnicas de aprendizaje automático defensivo
- Validación y prueba de modelos de IA
Desarrollo de IA ética y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en decisiones de IA
- Asegurando el despliegue responsable de IA
Gobernanza de IA, Cumplimiento y Risk Management
- Cumplimiento de GDPR, CCPA y AI Act
- Frameworks de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA para preocupaciones de seguridad y ética
Mejores prácticas para el despliegue de IA segura
- Desplegar agentes de IA con seguridad en mente
- Monitoreo de modelos de IA en busca de anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad de IA
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Estudios de caso de violaciones de seguridad de IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
- Mejores prácticas para preparar la seguridad de la IA para el futuro
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con Python y marcos de IA
- Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad
Público
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
Testimonios (1)
Entrenador respondiendo preguntas al vuelo.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traducción Automática