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Temario del curso

Introducción a la IA segura y ética

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  • Visión general de la seguridad y la ética en la IA.\n<\/li>\n
  • Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA.\n<\/li>\n
  • Panorama regulatorio y marcos de cumplimiento.\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Amenazas de seguridad en los agentes de IA

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    • Envenenamiento de datos y manipulación de modelos.\n<\/li>\n
    • Ataques adversariales a los modelos de IA.\n<\/li>\n
    • Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad en la IA.\n<\/li>\n<\/ul>\n

      Construcción de modelos de IA robustos y seguros

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      • Ciclo de vida de desarrollo de IA seguro.\n<\/li>\n
      • Técnicas de aprendizaje automático defensivo.\n<\/li>\n
      • Validación y pruebas de modelos de IA.\n<\/li>\n<\/ul>\n

        Desarrollo ético de la IA y equidad

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        • Detección y mitigación de sesgos en los modelos de IA.\n<\/li>\n
        • Explicabilidad y transparencia en las decisiones de la IA.\n<\/li>\n
        • Garantizar la implementación responsable de la IA.\n<\/li>\n<\/ul>\n

          Gobernanza de la IA, cumplimiento y gestión de riesgos

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          • Cumplimiento del RGPD, la CCPA y la Ley de IA.\n<\/li>\n
          • Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA.\n<\/li>\n
          • Auditoría de modelos de IA en lo que respecta a seguridad y preocupaciones éticas.\n<\/li>\n<\/ul>\n

            Mejores prácticas para la implementación segura de la IA

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            • Implementación de agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad.\n<\/li>\n
            • Monitoreo de modelos de IA para detectar anomalías y vulnerabilidades.\n<\/li>\n
            • Respuesta e mitigación de incidentes de seguridad en la IA.\n<\/li>\n<\/ul>\n

              Estudios de casos y aplicaciones del mundo real

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              • Estudios de casos sobre brechas de seguridad en la IA y lecciones aprendidas.\n<\/li>\n
              • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real.\n<\/li>\n
              • Mejores prácticas para garantizar la seguridad de la IA a futuro.\n<\/li>\n<\/ul>\n

                Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático.\n<\/li>\n
  • Experiencia con Python y marcos de IA.\n<\/li>\n
  • Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad.\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Público objetivo

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    • Desarrolladores de IA.\n<\/li>\n
    • Especialistas en seguridad.\n<\/li>\n
    • Oficiales de cumplimiento.\n<\/li>\n<\/ul>
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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