Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos: Ley UE de IA para equipos técnicos
- Obligaciones y terminología pertinentes para desarrolladores y operadores
- Comprensión de las prácticas prohibidas según el Artículo 4 desde una perspectiva técnica
- Mapeo de requisitos legales a controles de ingeniería
Ciclo de vida de desarrollo seguro y conforme
- Estructura del repositorio y política-código para proyectos de IA
- Revisión de código y verificaciones 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: compilación, pruebas, validación, empaquetado, despliegue
- Integración de puertas de gobernanza y verificaciones de políticas automatizadas
- Inmutabilidad de artefactos y seguimiento de procedencia
Pruebas, validación y verificaciones de seguridad del modelo
- Validación de datos y pruebas de detección de sesgos
- Pruebas de rendimiento, robustez y resiliencia adversarial
- Criterios de aceptación automatizados e informes de pruebas
Registro de modelos, versionado y procedencia
- Uso de MLflow o equivalentes para la genealogía y metadatos de modelos
- Versionado de modelos y conjuntos de datos para la reproducibilidad
- Registro de la procedencia y generación de artefactos listos para auditoría
Controles de tiempo de ejecución, monitoreo y observabilidad
- Instrumentación para el registro de entradas, salidas y decisiones
- Monitoreo de deriva de modelos, deriva de datos y métricas de rendimiento
- Alertas, revocación automatizada y despliegues canary
Seguridad, control de acceso y protección de datos
- IAM con principio de menor privilegio 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 evidencia
- Generación de registros legibles por máquina y resúmenes legibles por humanos
- Empaquetado de evidencia para evaluaciones de conformidad y auditorías
- Políticas de retención y almacenamiento seguro de artefactos de cumplimiento
Respuesta a incidentes, informes y remediación
- Detección de prácticas prohibidas sospechosas o incidentes de seguridad
- Pasos técnicos para la contención, revocación y mitigación
- Preparación de informes técnicos para la gobernanza y reguladores
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de flujos de trabajo de desarrollo y despliegue de software
- Experiencia en contenerización y conceptos básicos de Kubernetes
- Familiaridad con el control de versiones basado en Git y prácticas CI/CD
Público objetivo
- Desarrolladores que construyen o mantienen componentes de IA
- Ingenieros DevOps y de plataforma responsables del despliegue
- Administradores que gestionan infraestructura y entornos de tiempo de ejecución