Programa del Curso

Introducción a la IA segura y ética

  • Descripción general de la seguridad y ética de la IA
  • Amenazas y vulnerabilidades comunes en sistemas de IA
  • Marco regulatorio y marcos de cumplimiento

Amenazas de seguridad en AI Agents

  • Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
  • ataques adversariales en modelos de IA
  • Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad de IA

Construyendo modelos de IA robustos y seguros

  • Ciclo de vida de desarrollo de IA segura
  • Técnicas de aprendizaje automático defensivo
  • Validación y prueba de modelos de IA

Desarrollo de IA ética y equidad

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

Gobernanza de IA, Cumplimiento y Risk Management

  • Cumplimiento de GDPR, CCPA y AI Act
  • Frameworks de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
  • Auditoría de modelos de IA para preocupaciones de seguridad y ética

Mejores prácticas para el despliegue de IA segura

  • Desplegar agentes de IA con seguridad en mente
  • Monitoreo de modelos de IA en busca de anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad de IA

Estudios de caso y aplicaciones del mundo real

  • Estudios de caso de violaciones de seguridad de IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
  • Mejores prácticas para preparar la seguridad de la IA para el futuro

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

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

Número de participantes


Precio por Participante​

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