Ponte en Contacto
 Duración 14 horas

Temario del curso

Fundamentos: El AI Act 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
  • Correlación de requisitos legales con controles de ingeniería

Ciclo de Vida de Desarrollo Seguro y Cumplimiento

  • Estructura del repositorio y política como código (policy-as-code) para proyectos de IA
  • Revisión de código y verificaciones estáticas automatizadas para patrones de riesgo
  • Gestión de dependencias y cadena de suministro para componentes de modelos

Diseño de Pipelines CI/CD para el Cumplimiento

  • Etapas del pipeline: compilación, pruebas, validación, empaquetado, despliegue
  • Integración de puertas de gobernanza y verificaciones de política automatizadas
  • Inmutabilidad de artefactos y seguimiento de procedencia

Pruebas, Validación y Controles de Seguridad del Modelo

  • Pruebas de validación de datos y detección de sesgos
  • Pruebas de rendimiento, robustez y resistencia a ataques adversarios
  • Criterios de aceptación automatizados e informes de pruebas

Registro de Modelos, Versionado y Procedencia

  • Uso de MLflow o equivalentes para la linaje y metadatos de modelos
  • Versionado de modelos y conjuntos de datos para la reproducibilidad
  • Registro de procedencia y producción de artefactos listos para auditoría

Controles en Tiempo de Ejecución, Monitoreo y Observabilidad

  • Instrumentación para registrar entradas, salidas y decisiones
  • Monitoreo de derivación de modelos, derivación de datos y métricas de rendimiento
  • Alertas, reversión automática y despliegues canary

Seguridad, Control de Acceso y Protección de Datos

  • IAM de privilegios mínimos para entornos de entrenamiento y servido 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 logs 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, Reportes y Remediación

  • Detección de prácticas prohibidas sospechosas o incidentes de seguridad
  • Medidas técnicas para el aislamiento, la reversión y la mitigación
  • Preparación de informes técnicos para gobernanza y reguladores

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

  • Desarrolladores que construyan o mantengan componentes de IA
  • Ingenieros DevOps y de plataformas responsables del despliegue
  • Administradores que gestionen infraestructuras y entornos de tiempo de ejecución

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas