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Técnicas y herramientas de IA aplicadas a la ciberseguridad – Volumen 1

Técnicas y Herramientas de IA Aplicadas a la Ciberseguridad 1
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Bienvenido a la formación de Técnicas y herramientas de IA aplicadas a la ciberseguridad – Volumen 1

Tienes ante ti una formación completamente práctica, completo, en castellano y actualizado sobre cómo implementar las técnicas y herramientas existentes de Inteligencia Artificial en el campo de la ciberseguridad.

Debes tener en cuenta que, aunque se trata del primer volumen, son requeridos unos conocimientos mínimos en ciberseguridad y desarrollo de software con Python.

Esto se debe a que en estas formaciones, aprenderás a usar librerías de Machine Learning y Deep Learning para crear tus propios modelos de IA

NOTA 1: Si tienes dudas sobre cualquiera de los temas que se tratan en los módulos, puedes contactar por correo electrónico:
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NOTA 2: Las imágenes, productos o servicios utilizados en este sitio web, son propiedad de sus respectivos propietarios. No reclamamos ningún derecho sobre estas imágenes, y se utilizan únicamente con fines ilustrativos/informativos.


Módulo 1 – Introducción a la IA y algoritmos de Machine Learning

En este primer módulo, aprenderás las diferencias entre IA, Machine Learning y Deep Learning. Además, utilizarás librerías como ScikitLearn para la creación de modelos usando los algoritmos de Machine Learning más potentes que existen actualmente. Se trata de un módulo introductorio que es fundamental para aprender conceptos más avanzados y dominar el mundo de la IA.

Lecciones

Bienvenida 1. Conceptos básicos de inteligencia artificial y machine learning 2. Definición de inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) y deep learning (DL) 3. Diferencias clave entre IA, ML y DL 4. Ciclo de vida de un proyecto de ML: definición del problema, recolección de datos, entrenamiento y evaluación del modelo 5. Introducción a algoritmos de Machine Learning: Regresión simple – Parte 1 6. Introducción a algoritmos de Machine Learning: Regresión simple – Parte 2 7. Introducción a algoritmos de Machine Learning: Regresión múltiple 8. Introducción a algoritmos de Machine Learning: Regresión Ridge 9. Introducción a algoritmos y modelos comunes: SVM 10. Introducción a algoritmos y modelos comunes: Árboles de decisión 11. Introducción a algoritmos y modelos comunes: Random Forest 12. Introducción a algoritmos y modelos comunes: Gradient Boosting Machines 13. Modelos LLM actuales y funcionamiento – Parte 1 14. Modelos LLM actuales y funcionamiento – Parte 2

Modulo 2 – Introducción a la aplicación de la IA en ciberseguridad

En este módulo aprenderás las técnicas comunes de IA aplicadas al mundo de la ciberseguridad. Exploraremos las soluciones más potentes que actualmente se apoyan en IA, la creación de rutinas para manipulación de contenidos multimedia como imágenes y vídeos, el entrenamiento de modelos con plataformas en la nube y el uso de los principales modelos LLM desde scripts en Python.

Lecciones

15. Phishing dirigido aplicando técnicas de IA – Parte 1 16. Phishing dirigido aplicando técnicas de IA – Parte 2 17. Detección de Malware, Análisis de Amenazas y Automatización de Respuestas con IA – Parte 1 18. Detección de Malware, Análisis de Amenazas y Automatización de Respuestas con IA – Parte 2 19. Introducción a TensorFlow para construcción de modelos personalizados 20. Introducción a PyTorch para construcción de modelos personalizados 21. Uso de modelos IA para reconocimiento y manipulación facial – Parte 1 22. Uso de modelos IA para reconocimiento y manipulación facial – Parte 2 23. Herramientas especializadas para la detección de amenazas con IA 24. Plataformas de entrenamiento de modelos automatizados – Google AutoML 25. Plataformas de entrenamiento de modelos automatizados – H2O 26. Análisis de sentimientos con NLTK 27. Análisis de sentimientos con BERT y GPT 28. Creación de agentes de IA personalizados 29. Conclusiones y recomendaciones

Recursos

En esta sección encontrarás los recursos de la formación.

Lecciones

Recursos