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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 y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA
  • Panorama regulatorio y marcos de cumplimiento

Amenazas de seguridad en agentes de IA

  • Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
  • Ataques adversarios contra modelos de IA
  • Estrategias de mitigación para 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 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 con el GDPR, la CCPA y la Ley de IA
  • Marcos de gestión de riesgos para la seguridad en IA
  • Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y ética

Mejores prácticas para el despliegue seguro de IA

  • Despliegue de agentes de IA teniendo en cuenta 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 violaciones de seguridad en IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
  • Mejores prácticas para asegurar la seguridad de la IA a futuro

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y marcos de IA
  • Conocimiento básico de los principios de ciberseguridad

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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