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Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Visión general de la seguridad y la ética en la IA
- Amenazas comunes y vulnerabilidades en sistemas de IA
- Paisaje 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 IA
Construcción 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 de IA ética y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
- Garantizar la implementación responsable de la IA
Gobernanza, cumplimiento y gestión de riesgos de la IA
- Cumplimiento con GDPR, CCPA y la Ley de IA
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA por seguridad y preocupaciones éticas
Mejores prácticas para el despliegue de IA segura
- Despliegue de agentes de IA con la seguridad en mente
- Monitoreo de modelos de IA para anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad en IA
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Estudios de caso de brechas de seguridad de IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
- Mejores prácticas para asegurar la seguridad de la IA a futuro
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con Python y marcos de IA
- Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
