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.
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