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Temario del curso

Introducción a la IA Segura y Ética

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

Amenazas de seguridad en agentes de IA

  • Envenenamiento de datos y manipulación de modelos
  • Ataques adversariales contra modelos de IA
  • Estrategias de mitigación frente a amenazas de seguridad en IA

Construcción de modelos de IA robustos y seguros

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

Desarrollo ético de la IA e imparcialidad

  • Detección y mitigación de sesgos 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 en IA

  • Cumplimiento del RGPD, CCPA y la Ley de IA (AI Act)
  • Marcos de gestión de riesgos para la seguridad de la IA
  • Auditoría de modelos de IA en cuanto a aspectos de seguridad y ética

Mejores prácticas para el despliegue seguro de la IA

  • Despliegue de agentes de IA con enfoque en la seguridad
  • Monitoreo de modelos de IA en busca de anomalías y vulnerabilidades
  • Respuesta ante incidentes de seguridad de la IA y mitigación

Estudios de caso y aplicaciones del mundo real

  • Análisis de brechas de seguridad en IA y lecciones aprendidas
  • Implementación de agentes de IA seguros en escenarios reales
  • Mejores prácticas para preparar la seguridad de la IA frente a futuros desafíos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia con Python y marcos de trabajo de IA
  • Conocimientos básicos de principios de ciberseguridad

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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