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Temario del curso

Introducción a la IA Segura y Ética

  • Panorama general de la seguridad y ética en IA
  • Amenazas comunes y vulnerabilidades en sistemas de IA
  • Marco regulatorio y estructuras 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 desarrollo seguro de IA
  • Técnicas de aprendizaje automático defensivo
  • Validación y pruebas de modelos de IA

Desarrollo Ético de IA e Imparcialidad

  • Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
  • Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
  • Garantizar el despliegue responsable de IA

Gobernanza, Cumplimiento y Gestión de Riesgos en IA

  • Cumplimiento con GDPR, CCPA y la Ley de IA
  • Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de IA
  • Auditoría de modelos de IA por preocupaciones de seguridad y ética

Mejores Prácticas para el Despliegue Seguro de IA

  • Implementación de agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad
  • Monitoreo de modelos de IA por anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta ante incidentes de seguridad de IA y mitigación

Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real

  • Estudios de caso de brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
  • Mejores prácticas para garantizar la seguridad futura de la IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y marcos de IA
  • Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en seguridad
  • Oficiales de cumplimiento
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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