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Temario del curso
Fundamentos: Reglamento de IA de la UE para equipos técnicos
- Obligaciones y terminología relevantes para desarrolladores y operadores
- Comprensión, desde una perspectiva técnica, de las prácticas prohibidas según el Artículo 4
- Correspondencia entre requisitos legales y controles de ingeniería necesarios
Ciclo de desarrollo seguro y conforme a la normativa
- Estructura del repositorio y políticas definidas mediante código para proyectos de IA
- Revisión de código y verificaciones estáticas automatizadas para detectar patrones riesgosos
- Gestión de dependencias y de la cadena de suministro relativa a los componentes del modelo
Diseño de pipelines CI/CD orientados al cumplimiento normativo
- Fases del pipeline: compilación, pruebas, validación, empaquetado e implementación
- Integración de controles de gobernanza y verificaciones automatizadas de políticas
- Inmutabilidad de artefactos generados y trazabilidad de su origen
Pruebas, validación y verificaciones de seguridad de modelos
- Validación de datos y pruebas para la detección de sesgos en los modelos
- Evaluación del rendimiento, robustez y resistencia ante ataques adversarios
- Criterios de aceptación automatizados e informes generados durante las pruebas
Registro, control de versiones y trazabilidad de modelos
- Uso de MLflow o herramientas equivalentes para registrar el linaje y metadatos de los modelos
- Control de versiones tanto de modelos como de conjuntos de datos, garantizando la reproducibilidad
- Registro detallado del origen de los artefactos y generación de documentación apta para auditorías
Controles en tiempo de ejecución, monitoreo y observabilidad
- Instrumentación adecuada para registrar entradas, salidas y decisiones tomadas por el modelo
- Supervisión continua del desfase en los modelos o en los datos, así como de sus métricas de rendimiento
- Sistema de alertas, mecanismos automáticos de reversión y estrategias de despliegue progresivo
Seguridad, control de acceso y protección de datos
- Aplicación del principio de privilegios mínimos en los sistemas IAM para entornos de entrenamiento e inferencia
- Protección de datos, tanto en reposo como en tránsito, utilizados durante el entrenamiento y ejecución
- Gestión segura de credenciales secretas y buenas prácticas para la configuración del sistema
Capacidad de auditoría y generación de evidencias
- Producción de registros procesables por máquinas y resúmenes comprensibles para personas
- Organización estructurada de dichas evidencias con vistas a las evaluaciones de conformidad y auditorías
- Políticas adecuadas para la conservación y el almacenamiento seguro de artefactos relacionados con el cumplimiento
Respuesta a incidentes, comunicación y corrección
- Detección oportuna de supuestas prácticas prohibidas o incidentes de seguridad vinculados al modelo
- Acciones técnicas necesarias para contener el problema, revertir modificaciones y mitigar los riesgos
- Elaboración de informes técnicos dirigidos a órganos de gobernanza o reguladores pertinentes
Resumen y próximos pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre flujos de desarrollo e implementación de software
- Experiencia con contenerización y conceptos fundamentales de Kubernetes
- Familiaridad con sistemas de control de versiones basados en Git y prácticas de CI/CD
Público objetivo
- Desarrolladores encargados de crear o mantener componentes de inteligencia artificial
- Ingenieros DevOps y de plataformas responsables de la implementación
- Administradores que gestionan infraestructuras y entornos de ejecución
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
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