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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 comunes y vulnerabilidades en los sistemas de IA
  • Panorama normativo y marcos de cumplimiento

Amenazas de Seguridad en Agentes de IA

  • Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
  • Ataques adversarios a modelos de IA
  • Estrategias de mitigación para amenazas de seguridad en la IA

Construcción de Modelos de IA Robustos y Seguros

  • Ciclo de vida del desarrollo seguro de IA
  • Técnicas de aprendizaje defensivo
  • Validación y pruebas de modelos de IA

Desarrollo Ético de la IA e Imparcialidad

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

Gobernanza, Cumplimiento y Gestión de Riesgos de la IA

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

Mejores Prácticas para el Despliegue Seguro de IA

  • Desplegar agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad
  • Supervisar modelos de IA para detectar anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta e mitigación ante incidentes de seguridad de IA

Casos de Estudio y Aplicaciones del Mundo Real

  • Estudios de caso sobre brechas de seguridad en la IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios del mundo real
  • Mejores prácticas para asegurar la seguridad de la IA a futuro

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Audiencia Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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