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.
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