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Temario del curso
Introducción a la IA segura y ética
- Resumen de la seguridad y la ética en la IA
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en los sistemas de IA
- Panorama regulatorio y marcos de cumplimiento
Amenazas de seguridad en los agentes de IA
- Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
- Ataques adversariales contra modelos de IA
- Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad de IA
Construcción de modelos de IA robustos y seguros
- Ciclo de vida de desarrollo de IA seguro
- Técnicas de aprendizaje automático defensivo
- Validación y prueba de modelos de IA
Desarrollo de IA ética y equidad
- Detección y mitigación de sesgos en los modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de la IA
- Asegurar un despliegue responsable de la IA
Gobernanza, cumplimiento y gestión de riesgos de la IA
- Cumplimiento del RGPD, CCPA y la Ley de IA
- Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
- Auditoría de modelos de IA por cuestiones de seguridad y ética
Mejores prácticas para el despliegue seguro de la IA
- Despliegue de agentes de IA con la seguridad en mente
- Monitoreo de modelos de IA para anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad de la IA
Casos de estudio y aplicaciones del mundo real
- Casos de estudio de violaciones de seguridad de 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 los principios de ciberseguridad
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
