Ética y Seguridad de la IA: Creación de Aplicaciones Generativas de IA Seguras

A medida que la IA generativa y los modelos de lenguaje grandes se vuelven centrales en el software moderno, la creación de aplicaciones seguras, éticas y confiables ya no es opcional. Los desarrolladores deben abordar de manera proactiva desafíos como el sesgo, la alucinación, la privacidad de los datos y las explotaciones adversarias. Este curso escrito lo equipa con el conocimiento fundamental y las estrategias prácticas necesarias para diseñar e implementar aplicaciones de IA responsables. Comprenderá los principios centrales de la alineación de la IA y aprenderá a implementar medidas de seguridad sólidas directamente en su ciclo de vida de desarrollo de software. Lo que aprenderá: * Comprender los principios fundamentales de la ética de la IA, incluida la equidad, la transparencia, la rendición de cuentas y la alineación; * Identificar y mitigar vulnerabilidades comunes como la inyección de prompts, el jailbreaking y el envenenamiento de datos; * Implementar marcos modernos de barreras de seguridad e instrucciones del sistema para controlar las salidas del modelo; * Analizar los requisitos de privacidad de datos y establecer prácticas seguras de manejo de datos; * Evaluar el sesgo y la toxicidad del modelo utilizando metodologías de prueba estándar; * Configurar sistemas de monitoreo para detectar y responder a interacciones inseguras en producción. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos filosóficos de la seguridad de la IA antes de pasar a técnicas de mitigación prácticas. Progresará a través de explicaciones escritas, desgloses conceptuales y estrategias de implementación basadas en código para asegurar pipelines de IA generativa. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, constructores de productos técnicos e ingenieros que son nuevos en la seguridad de la IA y desean crear aplicaciones responsables. No se requiere experiencia previa en ética o aprendizaje automático avanzado. Comience a leer hoy mismo para crear sistemas de IA en los que los usuarios puedan confiar.