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Temario del curso

Fundamentos: Reglamento de IA de la UE para Equipos Técnicos

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

Ciclo de Desarrollo Seguro y Conforme

  • Estructura del repositorio y política como código 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 CI/CD para el Cumplimiento

  • Etapas del pipeline: construcción, prueba, validación, empaquetado, despliegue
  • Integración de puertas de gobernanza y comprobaciones automatizadas de políticas
  • Inmutabilidad de artefactos y rastreo de procedencia

Pruebas, Validación y Verificaciones de Seguridad del Modelo

  • Pruebas de validación de datos y detección de sesgo
  • Pruebas de rendimiento, robustez y resistencia adversarial
  • Criterios de aceptación automatizados e informes de prueba

Registro de Modelos, Versionado y Procedencia

  • Uso de MLflow o herramientas equivalentes para la linaje (procedencia) de modelos y metadatos
  • Versionado de modelos y conjuntos de datos para la reproducibilidad
  • Registro de procedencia y producción de artefactos listos para auditoría

Controles en Tiempo de Ejecución, Monitoreo y Observabilidad

  • Instrumentación para registrar entradas, salidas y decisiones
  • Monitoreo de deriva del modelo, deriva de datos y métricas de rendimiento
  • Alertas, rebobeo automatizado y despliegues canario

Seguridad, Control de Acceso y Protección de Datos

  • Principio de privilegio mínimo (IAM) 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

Auditabilidad y Recopilación de Evidencias

  • Generación de registros legibles por máquina y resúmenes legibles por humanos
  • Empaquetado de evidencias para evaluaciones de conformidad y auditorías
  • Políticas de retención y almacenamiento seguro de artefactos de cumplimiento

Respuesta a Incidentes, Reporte y Remediación

  • Detección de posibles prácticas prohibidas o incidentes de seguridad
  • Pasos técnicos para contención, rebobeo 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 e implementación de software
  • Experiencia con contenerización y conceptos básicos de Kubernetes
  • Familiaridad con el control de fuentes basado en Git y las prácticas CI/CD

Audiencia Objetivo

  • Desarrolladores que crean o mantienen componentes de IA
  • Ingenieros DevOps y de plataforma responsables del despliegue
  • Administradores que gestionan la infraestructura y los entornos de tiempo de ejecución
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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