Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Visión general de la seguridad y la ética en 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 adversarios a los modelos de IA
- Estrategias de mitigación para las amenazas de seguridad en IA
Construcción de modelos de IA robustos y seguros
- Ciclo de vida de desarrollo de IA seguro
- Técnicas de aprendizaje automático defensivo
- Validación y pruebas de modelos de IA
Desarrollo ético de IA y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en los 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 la Ley de IA
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y éticas
Mejores prácticas para el despliegue seguro de IA
- Despliegue de agentes de IA con enfoque en la seguridad
- Monitoreo de modelos de IA para anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta a incidentes de seguridad en IA y mitigación
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Estudios de caso sobre brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
- Mejores prácticas para blindar la seguridad de la IA a futuro
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con Python y marcos de trabajo de IA
- Conocimiento básico de los principios de ciberseguridad
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
