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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos: Reglamento UE de IA para equipos técnicos
- Obligaciones y terminología relevantes para desarrolladores y operadores
- Comprensión de las prácticas prohibidas bajo el Artículo 4 desde una perspectiva técnica
- Correspondencia entre requisitos legales y controles de ingeniería
Ciclo de vida de desarrollo seguro y conforme
- Estructura del repositorio y política como código para proyectos de IA
- Revisión de código y verificaciones estáticas automatizadas para patrones de riesgo
- Gestión de dependencias y cadena de suministro para componentes de modelos
Diseño de pipelines de CI/CD para el cumplimiento
- Etapas del pipeline: compilación, pruebas, validación, empaquetado, despliegue
- Integración de puertas de gobernanza y verificaciones de políticas automatizadas
- Inmutabilidad de artefactos y seguimiento de procedencia
Pruebas, validación y controles de seguridad de modelos
- Pruebas de validación de datos y detección de sesgos
- Pruebas de rendimiento, robustez y resiliencia ante ataques adversarios
- Criterios de aceptación automatizados e informes de pruebas
Registro, versionado y procedencia de modelos
- Uso de MLflow o equivalente para la genealogía y metadatos de modelos
- Versionado de modelos y conjuntos de datos para la reproducibilidad
- Registro de procedencia y producción de artefactos listos para auditoría
Controles en tiempo de ejecución, monitoreo y observabilidad
- Instrumentación para registrar entradas, salidas y decisiones
- Monitoreo de deriva de modelos, deriva de datos y métricas de rendimiento
- Alertas, reversión automatizada y despliegues canary
Seguridad, control de acceso y protección de datos
- IAM de privilegio mínimo para entornos de entrenamiento y servicio de modelos
- Protección de datos de entrenamiento e inferencia en reposo y en tránsito
- Gestión de secretos y prácticas de configuración segura
Auditabilidad y recopilación de evidencia
- Generación de registros legibles por máquinas y resúmenes legibles por humanos
- Empaquetado de evidencia para evaluaciones de conformidad y auditorías
- Políticas de retención y almacenamiento seguro de artefactos de cumplimiento
Respuesta a incidentes, reportes y remediación
- Detección de prácticas prohibidas sospechosas o incidentes de seguridad
- Pasos técnicos para la contención, reversión y mitigación
- Preparación de informes técnicos para la gobernanza y los reguladores
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo y despliegue de software
- Experiencia en contenedores y conceptos básicos de Kubernetes
- Conocimiento del control de versiones basado en Git y las prácticas de CI/CD
Público objetivo
- Desarrolladores que construyan o mantengan componentes de IA
- Ingenieros de DevOps y de plataforma responsables del despliegue
- Administradores que gestionen infraestructuras y entornos de tiempo de ejecución
