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Temario del curso

Introducción a la IA segura y ética

  • Descripción general de la seguridad y la ética en la IA
  • Amenazas y vulnerabilidades comunes en los 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 seguro de IA
  • Técnicas de aprendizaje automático defensivo
  • Validación y prueba de modelos de IA

Desarrollo ético de la IA e imparcialidad

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

"Governance" (Gobernanza), cumplimiento y gestión de riesgos de la IA

  • 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 preocupaciones de seguridad y éticas

Mejores prácticas para el despliegue seguro de IA

  • Implementación de agentes de IA con la seguridad en mente
  • Monitoreo de modelos de IA por anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta e mitigación de incidentes de seguridad de IA

Estudios de casos y aplicaciones del mundo real

  • Estudios de casos de brechas de seguridad en la IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
  • Mejores prácticas para blindar la seguridad de la IA en el 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 sobre 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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