Ciberseguridad impulsada por IA: Detección y respuesta avanzadas a amenazas

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean utilizar AdaBoost para construir algoritmos de refuerzo para aprendizaje automático con Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con AdaBoost.
• Comprender el enfoque de aprendizaje en conjunto y cómo implementar el refuerzo adaptativo.
• Aprender a construir modelos AdaBoost para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático en Python.
• Utilizar el ajuste de hiperparámetros para aumentar la precisión y el rendimiento de los modelos AdaBoost.

Este curso aborda la IA (con énfasis en el Aprendizaje Automático y el Aprendizaje Profundo) en la industria automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología podría utilizarse en múltiples situaciones dentro de un vehículo, desde la automatización básica y el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónomas.

Al explorar los fundamentos de la inteligencia artificial, se revela cómo la tecnología inteligente está transformando la estrategia digital, la automatización y la toma de decisiones en las operaciones empresariales. Analiza conceptos clave que abarcan la historia de la IA, marcos de resolución de problemas, representación del conocimiento, razonamiento bajo incertidumbre y paradigmas de aprendizaje automático, junto con la comunicación, la percepción y la acción autónoma. Guía a ejecutivos y arquitectos para evaluar oportunidades de transformación impulsadas por IA, analizar tendencias emergentes en tecnología e integrar soluciones inteligentes prácticas que aceleren la agilidad del negocio.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en <ubicación> (en línea o en sitio) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y utilizar los modelos de AlphaFold como guía en sus estudios experimentales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Aprender cómo funciona AlphaFold.
• Aprender a interpretar las predicciones y resultados de AlphaFold.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes con distintos niveles de experiencia que deseen aprovechar la plataforma AutoML de Google para construir chatbots personalizados para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del desarrollo de chatbots.
• Navegar por la Plataforma Google Cloud y acceder a AutoML.
• Preparar datos para entrenar modelos de chatbots.
• Entrenar y evaluar modelos personalizados de chatbots usando AutoML.
• Desplegar e integrar chatbots en diversas plataformas y canales.
• Monitorear y optimizar el rendimiento del chatbot con el tiempo.

Esta formación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) cubre los diferentes aspectos de la seguridad empresarial, desde la IA hasta la seguridad de bases de datos. También incluye el análisis de las últimas herramientas, procesos y mentalidad necesarios para protegerse contra los ataques.  

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) ofrece una introducción al campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Aborda aplicaciones prácticas en estadística, ciencias de la computación, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aplicar métodos estadísticos básicos al reconocimiento de patrones.
• Utilizar modelos clave, como redes neuronales y métodos de núcleo, para el análisis de datos.
• Implementar técnicas avanzadas para resolver problemas complejos.
• Mejorar la precisión de las predicciones combinando diferentes modelos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de AI que deseen aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de AI de borde.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la AI de borde.
• Desarrollar y optimizar modelos de AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos de TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización de modelos.
• Implementar aplicaciones prácticas de AI de borde usando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores que desean explorar los productos y características de AutoML para crear e implementar modelos de entrenamiento de ML personalizados con el menor esfuerzo posible.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Explorar la línea de productos de AutoML para implementar diferentes servicios para varios tipos de datos.
• Preparar y etiquetar conjuntos de datos para crear modelos de ML personalizados.
• Entrenar y gestionar modelos para producir modelos de aprendizaje automático precisos e imparciales.
• Realizar predicciones utilizando modelos entrenados para cumplir con los objetivos y necesidades comerciales.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la construcción, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente con Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden preparar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico y los requisitos de proyectos de su equipo.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow tanto en entornos locales como en la nube.
• Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar cuadernos Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicios de inferencia en múltiples plataformas.

¿Por qué deberías asistir?

El curso de formación de Hacker Ético Líder Certificado te permite desarrollar la experiencia necesaria para realizar pruebas de penetración en sistemas de información aplicando principios reconocidos, procedimientos y técnicas de pruebas de penetración, con el fin de identificar posibles amenazas en una red informática. Durante este curso de formación, adquirirás los conocimientos y habilidades para gestionar un proyecto o equipo de pruebas de penetración, así como planificar y realizar pruebas de penetración internas y externas, de acuerdo con varios estándares como el Estándar de Ejecución de Pruebas de Penetración (PTES) y el Manual de Metodología de Pruebas de Seguridad de Código Abierto (OSSTMM). Además, tendrás una comprensión profunda sobre cómo redactar informes y propuestas de contramedidas. Además, a través de ejercicios prácticos, podrás dominar las técnicas de pruebas de penetración y adquirir las habilidades necesarias para gestionar un equipo de pruebas de penetración, así como la comunicación con el cliente y la resolución de conflictos.

El curso de formación de Hacker Ético Líder Certificado proporciona una visión técnica de la seguridad de la información a través del hacking ético, utilizando técnicas comunes como la recopilación de información y la detección de vulnerabilidades, tanto dentro como fuera de la red empresarial.

La formación también es compatible con el marco de Protección y Defensa de NICE (La Iniciativa Nacional para la Educación en Ciberseguridad).

Después de dominar los conocimientos y habilidades necesarios en hacking ético, puedes presentar el examen y solicitar la credencial de "Hacker Ético Líder Certificado por PECB". Al poseer un certificado de Hacker Ético Líder de PECB, podrás demostrar que has adquirido las habilidades prácticas para realizar y gestionar pruebas de penetración de acuerdo con las mejores prácticas.

¿Quiénes deberían asistir?

• Personas interesadas en la Seguridad de la TI, y particularmente en el Hacking Ético, para aprender más sobre el tema o iniciar un proceso de reorientación profesional.
• Oficiales y profesionales de la seguridad de la información que buscan dominar las técnicas de hacking ético y pruebas de penetración.
• Gerentes o consultores que desean aprender a controlar el proceso de pruebas de penetración.
• Auditorías que desean realizar y llevar a cabo pruebas de penetración profesionales.
• Personas responsables de mantener la seguridad de los sistemas de información en una organización.
• Expertos técnicos que quieren aprender a preparar una prueba de penetración.
• Profesionales de la ciberseguridad y miembros del equipo de seguridad de la información.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean utilizar ML Kit de Google para crear modelos de aprendizaje automático optimizados para su procesamiento en dispositivos móviles.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear funciones de aprendizaje automático para aplicaciones móviles.
• Integrar nuevas tecnologías de aprendizaje automático en aplicaciones Android e iOS utilizando las APIs de ML Kit.
• Mejorar y optimizar aplicaciones existentes mediante el uso del SDK de ML Kit para el procesamiento y despliegue en el dispositivo.

Esta formación en vivo con instrucción presencial en <ubicación> (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos e ingenieros de software que desean utilizar el Bosque Aleatorio para construir algoritmos de aprendizaje automático con conjuntos de datos grandes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir modelos de aprendizaje automático con Bosques Aleatorios.
• Comprender las ventajas del Bosque Aleatorio y cómo implementarlo para resolver problemas de clasificación y regresión.
• Aprender a manejar conjuntos de datos grandes e interpretar múltiples árboles de decisión en un Bosque Aleatorio.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático ajustando los hiperparámetros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que deseen aprender a utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, así como para aprovechar las herramientas analíticas aplicadas a la predicción de series temporales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar la metodología CRISP-DM, seleccionar los algoritmos de aprendizaje automático adecuados y mejorar la construcción y el rendimiento de los modelos.
• Utilizar RapidMiner para estimar y proyectar valores, y aprovechar las herramientas analíticas para la predicción de series temporales.