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Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Vista general de la seguridad y la ética en IA
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en sistemas de IA
- Panorama 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 ético de IA y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
- Garantizar una implementación responsable de IA
Gobernanza de IA, cumplimiento y gestión de riesgos
- Cumplimiento del RGPD, CCPA y la Ley de IA
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de IA
- Auditoría de modelos de IA por motivos de seguridad y éticos
Mejores prácticas para la implementación segura de IA
- Implementación de agentes de IA con seguridad en mente
- Monitoreo de modelos de IA para detectar anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación ante incidentes de seguridad en IA
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Estudios de caso sobre brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios reales
- Mejores prácticas para preparar la seguridad de IA para el 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.
Público objetivo
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
