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 Duración 14 horas

Temario del curso

Fundamentos: El Reglamento de IA de la UE para equipos técnicos

  • Obligaciones y terminología relevantes para desarrolladores y operadores
  • Comprensión de las prácticas prohibidas bajo el Artículo 4 desde una perspectiva técnica
  • Mapeo de los requisitos legales a controles de ingeniería

Ciclo de vida de desarrollo seguro y conforme

  • Estructura del repositorio y 'policy-as-code' para proyectos de IA
  • Revisión de código y comprobaciones 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, prueba, validación, empaquetado, despliegue
  • Integración de puertas de gobernanza y comprobaciones de políticas automatizadas
  • Inmutabilidad de artefactos y seguimiento de procedencia

Pruebas, validación y comprobaciones de seguridad de modelos

  • Validación de datos y pruebas de detección de sesgos
  • Pruebas de rendimiento, robustez y resistencia ante adversarios
  • Criterios de aceptación automatizados y reporting de pruebas

Registro, versionado y procedencia de modelos

  • Uso de MLflow o equivalentes para la línea genealógica y metadatos de modelos
  • Versionado de modelos y conjuntos de datos para la reproducibilidad
  • Registro de procedencia y generación de artefactos listos para auditoría

Controles de tiempo de ejecución, monitoreo y observabilidad

  • Instrumentación para registrar entradas, salidas y decisiones
  • Monitoreo del desplazamiento de modelos, desplazamiento de datos y métricas de rendimiento
  • Alertas, reversión automatizada y despliegues canario

Seguridad, control de acceso y protección de datos

  • IAM de mínimo privilegio 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

Auditoría y recopilación de evidencia

  • Generación de registros legibles por máquina 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, informes 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 con la contenedorización y conceptos básicos de Kubernetes
  • Conocimiento del control de versiones basado en Git y las prácticas de CI/CD

Público objetivo

  • Desarrolladores que construyen o mantienen componentes de IA
  • Ingenieros de DevOps y de plataformas responsables del despliegue
  • Administradores que gestionan infraestructuras y entornos de tiempo de ejecución

Número de participantes


Precio por participante

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