Seguridad e Interpretabilidad de Modelos de IA: Fundamentos

A medida que los sistemas de IA se vuelven más prevalentes, es crucial garantizar su seguridad y comprender cómo toman decisiones. Este curso proporciona una comprensión fundamental de cómo interpretar y proteger tus modelos de IA de vulnerabilidades comunes y sesgos no intencionados. Al finalizar este curso, podrás identificar riesgos clave de seguridad en IA, aplicar métodos para hacer que las decisiones de IA sean más transparentes e implementar estrategias de protección fundamentales para tus sistemas de machine learning. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos centrales de seguridad e interpretabilidad de IA. * Identificar vulnerabilidades y amenazas comunes para modelos de IA, incluyendo ataques adversarios y envenenamiento de datos. * Aprender técnicas fundamentales para interpretar predicciones de modelos de IA, como métodos de importancia de características. * Aplicar estrategias para proteger sistemas de IA contra ataques, incluyendo defensas básicas de ingeniería de prompts. * Practicar la evaluación de modelos de IA en cuanto a robustez, equidad y transparencia. * Configurar prácticas seguras de despliegue y monitoreo para aplicaciones de IA. Este curso comienza con terminología esencial y marcos conceptuales, luego progresa a técnicas prácticas y consideraciones para asegurar y comprender modelos de IA. Está diseñado para principiantes sin experiencia previa en seguridad o interpretabilidad de IA. Leerás explicaciones y trabajarás en ejercicios prácticos para solidificar tu comprensión. Comienza a construir sistemas de IA más confiables hoy mismo.