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Temario del curso

Fundamentos: Ley de IA de la UE para equipos técnicos

  • Obligaciones y terminología relevantes para desarrolladores y operadores
  • Comprensión de las prácticas prohibidas bajo el Artículo 4 desde una perspectiva técnica
  • Mapeo de los requisitos legales a controles de ingeniería

Ciclo de vida de desarrollo seguro y conforme

  • Estructura de repositorio y política como código para proyectos de IA
  • Revisiones de código y verificaciones estáticas automatizadas para patrones de riesgo
  • Gestión de dependencias y cadena de suministro para componentes de modelos

Diseño de pipelines de CI/CD para el cumplimiento

  • Fases del pipeline: compilación, prueba, validación, empaquetado y despliegue
  • Integración de puertas de gobernanza y verificaciones de políticas automatizadas
  • Inmutabilidad de artefactos y seguimiento de procedencia

Pruebas de modelos, validación y controles de seguridad

  • Validación de datos y pruebas de detección de sesgos
  • Pruebas de rendimiento, robustez y resiliencia ante ataques adversarios
  • Criterios de aceptación automatizados e informes de pruebas

Registro de modelos, control de versiones y procedencia

  • Uso de MLflow o equivalentes para la trazabilidad y metadatos de los modelos
  • Control de versiones de modelos y conjuntos de datos para garantizar la reproducibilidad
  • Registro de la procedencia y generación de artefactos listos para auditoría

Controles en tiempo de ejecución, monitoreo y observabilidad

  • Instrumentación para registrar entradas, salidas y decisiones
  • Monitoreo de la deriva del modelo, deriva de datos y métricas de rendimiento
  • Alertas, reversión automática y despliegues canario

Seguridad, control de acceso y protección de datos

  • IAM de privilegio mínimo 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 máquinas 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, notificación y remediación

  • Detección de prácticas prohibidas presuntas o incidentes de seguridad
  • Pasos técnicos para contención, reversión y mitigación
  • Preparación de informes técnicos para la gobernanza y los reguladores

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo y despliegue de software
  • Experiencia con contenedores y conceptos básicos de Kubernetes
  • Familiaridad con el control de versiones basado en Git y las prácticas de CI/CD

Público objetivo

  • Desarrolladores que construyen o mantienen componentes de IA
  • Ingenieros de DevOps y de plataforma responsables del despliegue
  • Administradores que gestionan la infraestructura y los entornos en tiempo de ejecución
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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