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Temario del curso

Introducción a la IA segura y ética

  • Panorama general de la seguridad y la ética en la IA
  • Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA
  • Marco regulatorio y estructuras 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 seguro en el desarrollo de IA
  • Técnicas de aprendizaje automático defensivo
  • Validación y pruebas de modelos de IA

Desarrollo ético de IA y equidad

  • Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
  • Explicabilidad y transparencia en las decisiones de la IA
  • Garantizar el despliegue responsable de la IA

Gobernanza, cumplimiento y gestión de riesgos en 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 en busca de preocupaciones de seguridad y ética

Mejores prácticas para el despliegue seguro de IA

  • Despliegue de agentes de IA con enfoque en seguridad
  • Monitoreo de modelos de IA para detectar anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta e mitigación de incidentes de seguridad en IA

Estudios de caso y aplicaciones del mundo real

  • Estudios de casos de brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios reales
  • Mejores prácticas para asegurar 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 frameworks de IA
  • Conocimientos básicos de los 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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