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Temario del curso

Fundamentos: El Reglamento de IA de la UE para Equipos Técnicos

  • Obligaciones y terminología relevantes para desarrolladores y operadores
  • Comprensión de las prácticas prohibidas según el Artículo 4 desde una perspectiva técnica
  • Mapeo de los requisitos legales a controles de ingeniería

Ciclo de Vida de Desarrollo Seguro y Cumplidor

  • Estructura del repositorio y políticas como código para proyectos de IA
  • Revisión de código y verificaciones estáticas automatizadas para patrones de riesgo
  • Gestión de dependencias y cadena de suministro para componentes de modelos

Diseño de Pipelines CI/CD para Cumplimiento

  • Etapas del pipeline: compilación, prueba, validación, empaquetado e implementación
  • Integración de puertas de gobernanza y verificaciones automatizadas de políticas
  • Inmutabilidad de artefactos y seguimiento de procedencia

Pruebas, Validación y Verificaciones de Seguridad del Modelo

  • Pruebas de validación de datos y detección de sesgos
  • Pruebas de rendimiento, robustez y resistencia adversarial
  • Criterios de aceptación automatizados e informes de pruebas

Registro de Modelos, Versionado y Procedencia

  • Uso de MLflow o herramientas equivalentes para la linaje y metadatos del modelo
  • Versionado de modelos y conjuntos de datos para reproducibilidad
  • Registro de procedencia y generación de artefactos listos para auditoría

Controles en Tiempo de Ejecución, Monitoreo y Observabilidad

  • Instrumentación para registrar entradas, salidas y decisiones
  • Monitoreo de la deriva del modelo, deriva de datos y métricas de rendimiento
  • Alertas, reversiones automatizadas e implementaciones canario

Seguridad, Control de Acceso y Protección de Datos

  • Principio de mínimo privilegio (IAM) para entornos de entrenamiento y servicio de modelos
  • Protección de datos de entrenamiento e inferencia en reposo y en tránsito
  • Gestión de secretos y prácticas seguras de configuración

Capacidad de Auditoría y Recopilación de Evidencia

  • Generación de registros legibles por máquina y resúmenes legibles por humanos
  • Empaquetado de evidencia para evaluaciones de conformidad y auditorías
  • Políticas de retención y almacenamiento seguro de artefactos de cumplimiento

Respuesta a Incidentes, Informes y Remediación

  • Detección de prácticas prohibidas sospechosas o incidentes de seguridad
  • Pasos técnicos para contención, reversión y mitigación
  • Preparación de informes técnicos para gobernanza y reguladores

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo e implementación de software
  • Experiencia con contenedores y conceptos básicos de Kubernetes
  • Familiaridad con control de versiones basado en Git y prácticas de CI/CD

Audiencia Objetivo

  • Desarrolladores que construyen o mantienen componentes de IA
  • Ingenieros DevOps y de plataforma responsables de la implementación
  • Administradores que gestionan infraestructura y entornos de tiempo de ejecución
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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