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Temario del curso

Introducción a la IA Segura y Ética

  • Resumen de la seguridad y la ética en la IA
  • Amenazas comunes y vulnerabilidades en sistemas de IA
  • Panorama regulatorio y marcos de cumplimiento

Amenazas de Seguridad en Agentes de IA

  • Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
  • Ataques adversariales contra modelos de IA
  • Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad en la IA

Construcción de Modelos de IA Robustos y Seguros

  • Ciclo de vida del desarrollo seguro de IA
  • Técnicas de aprendizaje automático defensivo
  • Validación y pruebas de modelos de IA

Desarrollo de IA Ética y Equidad

  • Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
  • Explicabilidad y transparencia en las decisiones de la IA
  • Garantía de un despliegue responsable de la IA

Gobernanza, Cumplimiento y Gestión de Riesgos en la IA

  • Cumplimiento con el GDPR, CCPA y la Ley de IA (AI Act)
  • Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
  • Auditoría de modelos de IA por problemas de seguridad y éticos

Mejores Prácticas para el Despliegue Seguro de la IA

  • Despliegue de agentes de IA con un enfoque de seguridad
  • Monitoreo de modelos de IA en busca de anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta ante incidentes de seguridad e mitigación en la IA

Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real

  • Estudios de caso de brechas de seguridad en la IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios reales
  • Mejores prácticas para garantizar la seguridad a largo plazo de la IA

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y frameworks de IA
  • Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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