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Temario del curso
Introducción a la IA Segura y Ética
- Resumen de la seguridad y ética de la IA
- Amenazas y vulnerabilidades comunes en sistemas de IA
- Paisaje regulatorio 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 IA
Construcción de Modelos de IA Robustos y Seguros
- Ciclo de vida de desarrollo seguro de IA
- Técnicas de aprendizaje automático defensivo
- Validación y pruebas de modelos de IA
Desarrollo Ético de IA y Equidad
- Detección y mitigación de sesgos en modelos de IA
- Explicabilidad y transparencia en las decisiones de IA
- Asegurar el despliegue responsable de IA
Gobernanza de IA, Cumplimiento y Gestión de Riesgos
- Cumplimiento del RGPD, CCPA y 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 IA
- Desplegar agentes de IA teniendo en cuenta la seguridad
- Monitoreo de modelos de IA para anomalías y vulnerabilidades
- Respuesta y mitigación de incidentes de seguridad de IA
Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
- Estudios de caso sobre brechas de seguridad de 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 marcos de trabajo de IA
- Conocimientos básicos de los principios de ciberseguridad
Público Objetivo
- Desarrolladores de IA
- Especialistas en seguridad
- Oficiales de cumplimiento
14 Horas
