Cursos de Seguridad en IA en Medellín

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que deseen comprender e implementar AI TRiSM en sus organizaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave y la importancia de la gestión de confianza, riesgos y seguridad en IA.
• Identificar y mitigar los riesgos asociados a los sistemas de IA.
• Implementar las mejores prácticas de seguridad para la IA.
• Entender el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas relacionadas con la IA.
• Desarrollar estrategias para una gobernanza y gestión efectiva de la IA.

Esta formación impartida por un instructor en Medellín cubre la gobernanza, la gestión de identidades y el red teaming para sistemas de IA agéntica. Los profesionales avanzados diseñarán despliegues seguros, implementarán acceso de menor privilegio y ejecutarán pruebas adversariales para mitigar amenazas reales en entornos de producción.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de IA y ciberseguridad que deseen comprender y abordar las vulnerabilidades de seguridad específicas de los modelos y sistemas de IA, especialmente en industrias altamente reguladas como las finanzas, la gobernanza de datos y la consultoría.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los tipos de ataques adversarios dirigidos a sistemas de IA y los métodos para defenderse contra ellos.
• Implementar técnicas de endurecimiento de modelos para proteger las tuberías de aprendizaje automático.
• Garantizar la seguridad e integridad de los datos en los modelos de aprendizaje automático.
• Navegar por los requisitos de cumplimiento normativo relacionados con la seguridad de la IA.

Esta capacitación presencial en vivo en Medellín (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de seguridad de nivel avanzado y especialistas en aprendizaje automático que deseen simular ataques contra sistemas de IA, descubrir vulnerabilidades y fortalecer la robustez de los modelos de IA implementados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Simular amenazas del mundo real contra modelos de aprendizaje automático.
• Generar ejemplos adversarios para evaluar la robustez de los modelos.
• Evaluar la superficie de ataque de las APIs y pipelines de IA.
• Diseñar estrategias de red teaming para entornos de despliegue de IA.

Esta capacitación guiada por instructor en Medellín permite a los profesionales de nivel avanzado asegurar las tuberías de TinyML en dispositivos de borde. Aprenderán a implementar técnicas que preserven la privacidad, fortalecer los modelos contra amenazas adversarias y aplicar mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos restringidos.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Medellín (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y profesionales de la seguridad de nivel intermedio que deseen proteger los modelos de IA desplegados en el borde frente a amenazas como manipulación, fugas de datos, entradas adversarias y ataques físicos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad en despliegues de IA en el borde.
• Aplicar técnicas de resistencia a la manipulación e inferencia cifrada.
• Fortalecer los modelos desplegados en el borde y asegurar las tuberías de datos.
• Implementar estrategias de mitigación de amenazas específicas para sistemas incrustados y restringidos.

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen implementar y evaluar técnicas como el aprendizaje federado, el cálculo multipartito seguro, el cifrado homomórfico y la privacidad diferencial en pipelines reales de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender y comparar las técnicas clave de preservación de la privacidad en el aprendizaje automático.
• Implementar sistemas de aprendizaje federado utilizando frameworks de código abierto.
• Aplicar la privacidad diferencial para compartir datos de forma segura y entrenar modelos.
• Utilizar técnicas de cifrado y cálculo seguro para proteger las entradas y salidas de los modelos.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio) está dirigida a líderes empresariales de nivel intermedio que desean comprender cómo gobernar y asegurar sistemas de IA de manera responsable y en cumplimiento con marcos globales emergentes como la Ley de IA de la Unión Europea, el RGPD, la norma ISO/IEC 42001 y la Orden Ejecutiva de EE. UU. sobre IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos legales, éticos y regulatorios del uso de la IA en diferentes departamentos.
• Interpretar y aplicar los principales marcos de gobernanza de la IA (Ley de IA de la UE, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001).
• Establecer políticas de seguridad, auditoría y supervisión para la implementación de IA en la empresa.
• Desarrollar directrices de adquisición y uso para sistemas de IA de terceros y desarrollados internamente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA, arquitectos y gerentes de producto de nivel intermedio a avanzado que deseen identificar y mitigar los riesgos asociados con las aplicaciones impulsadas por LLM, como la inyección de indicaciones, la filtración de datos y las respuestas no filtradas, al tiempo que incorporan controles de seguridad como la validación de entradas, la supervisión con intervención humana y las barreras de salida.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las vulnerabilidades fundamentales de los sistemas basados en LLM.
• Aplicar principios de diseño seguro a la arquitectura de aplicaciones con LLM.
• Utilizar herramientas como Guardrails AI y LangChain para validación, filtrado y seguridad.
• Integrar técnicas como el aislamiento en sandbox, pruebas de penetración (red teaming) y revisión con intervención humana en canales de producción robustos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales intermedios de aprendizaje automático y ciberseguridad que deseen comprender y mitigar las amenazas emergentes contra los modelos de IA, utilizando tanto marcos conceptuales como defensas prácticas, como el entrenamiento robusto y la privacidad diferencial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar y clasificar amenazas específicas de la IA, como ataques adversarios, inversión y envenenamiento.
• Utilizar herramientas como el Adversarial Robustness Toolbox (ART) para simular ataques y probar modelos.
• Aplicar defensas prácticas que incluyen entrenamiento adversario, inyección de ruido y técnicas de preservación de la privacidad.
• Diseñar estrategias de evaluación de modelos conscientes de las amenazas en entornos de producción.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Medellín (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de seguridad informática, gestión de riesgos y cumplimiento de nivel principiante que deseen comprender los conceptos fundamentales de la seguridad de la IA, los vectores de amenaza y los marcos globales como el NIST AI RMF y la norma ISO/IEC 42001.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los riesgos de seguridad únicos que introducen los sistemas de IA.
• Identificar vectores de amenaza como ataques adversarios, envenenamiento de datos e inversión de modelos.
• Aplicar modelos de gobernanza fundamentales como el Marco de Gestión de Riesgos de la IA del NIST.
• Alinear el uso de la IA con normas emergentes, directrices de cumplimiento y principios éticos.

Basada en la guía más reciente del Proyecto de Seguridad GenAI de OWASP, los participantes aprenderán a identificar, evaluar y mitigar amenazas específicas de la IA mediante ejercicios prácticos y escenarios del mundo real.

Este curso ofrece una introducción práctica a la seguridad de aplicaciones modernas impulsadas por IA, APIs, copilotos y agentes autónomos. Los participantes aprenden cómo la seguridad de IA difiere de la seguridad web tradicional, exploran amenazas comunes específicas de IA como la inyección de prompts, el envenenamiento de RAG y el abuso de agentes, y entienden cómo proteger sistemas de IA utilizando defensas multicapa que incluyen WAFs, gateways de IA, seguridad de APIs y guardrails. A través de laboratorios prácticos y ejemplos del mundo real, los estudiantes adquieren las habilidades para identificar patrones de ataque de IA, asegurar aplicaciones basadas en LLM y desplegar defensas eficaces en entornos de producción.

Este curso enseña a los desarrolladores de software cómo construir aplicaciones con inteligencia artificial de manera segura por diseño. Los participantes aprenden a proteger chats, copilots, pipelines RAG y agentes de IA frente a amenazas específicas como la inyección de prompts, el envenenamiento de datos, el abuso de herramientas, la fuga de secretos y el manejo inseguro de las salidas del modelo. El curso aborda el diseño seguro de prompts, la seguridad en RAG, el acceso de menor privilegio, los controles de seguridad (guardrails) y las pruebas de simulación de ataques (red-teaming), ayudando a los desarrolladores a crear funciones de IA seguras, confiables y resistentes en entornos del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Medellín (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de seguridad y oficiales de cumplimiento que deseen endurecer los despliegues de EXO, controlar el acceso a modelos y gobernar las cargas de trabajo de IA que se ejecutan exclusivamente en instalaciones propias.

Esta capacitación en vivo con instrucción en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.