Ciberseguridad impulsada por IA: Detección y Respuesta de Amenazas

Este curso de formación presencial dirigido por el instructor en México (en línea o en las instalaciones) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen usar AdaBoost para crear algoritmos de boosting para machine learning con Python.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de machine learning con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje conjunto y cómo implementar el boosting adaptativo.
• Aprender a crear modelos de AdaBoost para mejorar los algoritmos de machine learning en Python.
• Usar la optimización de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos de AdaBoost.

Este curso cubre la IA (enfatizando Machine Learning y Deep Learning) en Automotive Industria. Ayuda a determinar qué tecnología se puede utilizar (potencialmente) en múltiples situaciones de un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.

Esta formación en vivo impartida por instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o en el sitio) está dirigida a participantes con diferentes niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma Google AutoML para crear chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegue por Googgle Cloud Platform y acceda a AutoML.
• Prepare los datos para entrenar modelos de chatbot.
• Entrene y evalúe modelos de chatbot personalizados con AutoML.
• Implemente e integre chatbots en varias plataformas y canales.
• Supervise y optimice el rendimiento del chatbot a lo largo del tiempo.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en México (en línea o en sitio), abarca los diferentes aspectos de la seguridad empresarial, desde la inteligencia artificial hasta la seguridad de bases de datos. También incluye la cobertura de las últimas herramientas, procesos y mentalidades necesarias para protegerse contra los ataques.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) proporciona una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión artificial, minería de datos y bioinformática.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
• Utilice modelos clave como redes neuronales y métodos de kernel para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para la resolución de problemas complejos.
• Mejore la precisión de la predicción mediante la combinación de diferentes modelos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
• Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
• Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA al borde.
• Desarrollar y optimizar modelos AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización del modelo.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA al borde utilizando TensorFlow Lite.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que deseen explorar AutoML productos y características para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el mínimo esfuerzo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explore la línea de productos AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
• Prepare y etiquete conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
• Entrene y administre modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos y justos.
• Realice predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

¿Por qué deberías asistir?

El curso de capacitación Certified Lead Ethical Hacker te permite desarrollar la experiencia necesaria para realizar pruebas de penetración en sistemas de información aplicando principios, procedimientos y técnicas de prueba de penetración reconocidos, con el fin de identificar posibles amenazas en una red de computadoras. Durante este curso de capacitación, adquirirás los conocimientos y habilidades necesarias para gestionar un proyecto o equipo de pruebas de penetración, así como para planificar y realizar pruebas internas y externas de acuerdo con varios estándares, como el Penetration Testing Execution Standard (PTES) y el Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Además, también obtendrás una comprensión exhaustiva sobre cómo redactar informes y propuestas de contramedidas. Además, a través de ejercicios prácticos, podrás dominar las técnicas de prueba de penetración y adquirir las habilidades necesarias para gestionar un equipo de pentest, así como la comunicación con los clientes y la resolución de conflictos.

El curso de capacitación Certified Lead Ethical Hacking proporciona una visión técnica de la seguridad de la información a través del hacking ético, utilizando técnicas comunes como la recopilación de información y la detección de vulnerabilidades, tanto dentro como fuera de una red empresarial.

La capacitación también es compatible con el marco Protect and Defend de NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education).

Después de dominar los conocimientos y habilidades necesarios en hacking ético, puedes presentarte al examen y solicitar la credencial "PECB Certified Lead Ethical Hacker". Al poseer un certificado PECB Lead Ethical Hacker, podrás demostrar que has adquirido las habilidades prácticas para realizar y gestionar pruebas de penetración según las mejores prácticas.

¿Quién debería asistir?

• Individuos interesados en la seguridad de TI, y particularmente en el hacking ético, ya sea para aprender más sobre el tema o iniciar un proceso de reorientación profesional.
• Oficiales y profesionales de seguridad de la información que buscan dominar las técnicas de hacking ético y pruebas de penetración.
• Gerentes o consultores que deseen aprender a controlar el proceso de prueba de penetración.
• Auditoras que deseen realizar y conducir pruebas de penetración profesionales.
• Personas responsables de mantener la seguridad de los sistemas de información en una organización.
• Expertos técnicos que quieren aprender a preparar un pentest.
• Profesionales de ciberseguridad y miembros del equipo de seguridad de la información.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a desarrolladores que deseen utilizar el ML Kit de Google para construir modelos de aprendizaje automático optimizados para su procesamiento en dispositivos móviles.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
• Integrar nuevas tecnologías de aprendizaje automático en las aplicaciones Android e iOS utilizando las API del ML Kit. 
• Mejorar y optimizar las aplicaciones existentes utilizando el SDK de ML Kit para el procesamiento y la implementación en dispositivo.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a científicos de datos e ingenieros de software que deseen utilizar Random Forest para construir algoritmos de aprendizaje automático para conjuntos de datos grandes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Random Forest.
• Comprender las ventajas de Random Forest y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en Random Forest.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender a usar RapidMiner para estimar y proyectar valores y utilizar herramientas analíticas para el pronóstico de series temporales.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda a aplicar la metodología CRISP-DM, seleccione los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejore la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilice RapidMiner para estimar y proyectar valores, y utilice herramientas analíticas para la previsión de series temporales.