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Temario del curso

Introducción a una IA Segura y Ética

  • Panorama general de la seguridad y la ética en la IA
  • Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA
  • Marco 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 la IA

Construcción de modelos de IA robustos y seguros

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

Desarrollo de IA Ética e Imparcialidad

  • Detección y mitigación del sesgo en modelos de IA
  • Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
  • Garantizar el despliegue responsable de la IA

Gobernanza, Cumplimiento y Gestión de Riesgos en la IA

  • Cumplimiento del RGPD, CCPA y Ley de IA
  • Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
  • Auditoría de modelos de IA por preocupaciones 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 por anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta a incidentes de seguridad de IA y mitigación

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 del mundo real
  • Mejores prácticas para asegurar el futuro de la seguridad de la IA

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los 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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