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Temario 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
  • 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 la IA

Construcción de Modelos de IA Robustos y Seguros

  • Ciclo de vida del desarrollo de IA seguro
  • Técnicas de aprendizaje defensivo
  • Validación y prueba de modelos de IA

Desarrollo Ético de la IA e Imparcialidad

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

Gobernanza, Cumplimiento y Gestión de Riesgos en la IA

  • Cumplimiento con GDPR, CCPA y la 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 la IA

  • Despliegue de agentes de IA con enfoque en la seguridad
  • Monitoreo de modelos de IA en busca de anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta ante 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 reales
  • Mejores prácticas para blindar la seguridad de la IA a futuro

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y frameworks de IA
  • Conocimientos básicos de 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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