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Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Resumen de la seguridad y la ética en la IA
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA
- Entorno regulatorio y marcos de cumplimiento
Amenazas de seguridad en los agentes de IA
- Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
- Ataques adversarios contra los modelos de IA
- Estrategias de mitigación de las amenazas de seguridad en la IA
Creación de modelos de IA robustos y seguros
- Ciclo de vida de desarrollo de IA seguro
- Técnicas de aprendizaje automático defensivo
- Validación y pruebas de modelos de IA
Desarrollo ético de la IA y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en los modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de la IA
- Garantizar la implementación responsable de la IA
Gobernanza de la IA, cumplimiento y gestión de riesgos
- Cumplimiento del RGPD, CCPA y Ley de IA
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA por motivos de seguridad y éticos
Mejores prácticas para la implementación segura de la IA
- Implementación de agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad
- Monitoreo de los modelos de IA para detectar anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad de la IA
Casos de estudio y aplicaciones del mundo real
- Casos de estudio de violaciones de seguridad de la IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
- Mejores prácticas para garantizar 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 marcos de trabajo de IA
- Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
