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Programa del Curso
Introducción a la IA Segura y Ética
- Visión general de la seguridad y ética en la IA
- Amenazas comunes y vulnerabilidades en sistemas de IA
- Marco regulatorio y marcos de cumplimiento
Amenazas de Seguridad en Agentes de IA
- Envenenamiento de datos y manipulación del modelo
- Ataques adversarios en modelos de IA
- Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad en IA
Construyendo Modelos de IA Robustos y Seguros
- Ciclo de vida seguro del desarrollo de IA
- Técnicas defensivas de aprendizaje automático
- Validación y prueba de modelos de IA
Desarrollo Ético de la IA y Equidad
- Detección y mitigación del sesgo en los modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
- Garantizar una implementación responsable de la IA
Gobierno, Cumplimiento y Gestión de Riesgos en AI
- Cumplimiento con el RGPD, CCPA y Reglamento sobre IA
- Marco de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y éticas
Mejores Prácticas para la Implementación Segura de AI
- Implementar agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad
- Monitoreo de modelos de IA por anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación a incidentes de seguridad de AI
Estudios de Casos y Aplicaciones en el Mundo Real
- Estudios de casos sobre brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes seguros de IA en escenarios del mundo real
- Mejores prácticas para la futura protección de la seguridad en AI
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprender los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Experiencia con Python y marcos de IA
- Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad
Publido Objetivo
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
Testimonios (1)
Entrenador respondiendo preguntas al vuelo.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traducción Automática