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Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Vista general de la seguridad y la ética en la IA.
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA.
- Paisaje regulatorio y marcos de cumplimiento.
Amenazas de seguridad en agentes de IA
- Envenenamiento de datos y manipulación de modelos.
- Ataques adversariales a los 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 la IA y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en los modelos de IA.
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de la IA.
- Asegurar una implementación responsable de la IA.
Gobernanza de la IA, cumplimiento y gestión de riesgos
- Cumplimiento del RGPD (GDPR), CCPA y la Ley de IA (AI Act).
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA.
- Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y éticas.
Mejores prácticas para el despliegue seguro de la IA
- Despliegue de agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad.
- Monitoreo de modelos de IA para anomalías y vulnerabilidades.
- Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad de la IA.
Estudios de casos y aplicaciones del mundo real
- Estudios de casos de violaciones de seguridad de la IA y lecciones aprendidas.
- Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real.
- Mejores prácticas para asegurar el futuro de la seguridad de la IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia con Python y marcos de trabajo de IA.
- Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad.
Público objetivo
- Desarrolladores de IA.
- Especialistas en seguridad.
- Oficiales de cumplimiento.
14 Horas
