Seguridad de IA: Red Teaming y Filtros de Seguridad

La rápida adopción de la IA, particularmente los modelos de lenguaje grandes, introduce nuevos desafíos de seguridad que exigen estrategias proactivas. Este curso lo equipará con las habilidades esenciales para comprender, identificar y contrarrestar posibles exploits, permitiéndole construir y desplegar aplicaciones de IA más seguras. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos centrales de seguridad de IA, incluidas las vulnerabilidades comunes y los vectores de ataque. * Aprender los principios y metodologías del red teaming para sistemas de IA. * Aplicar técnicas para identificar y explotar debilidades en modelos de lenguaje grandes a través de la manipulación de prompts. * Implementar varios filtros de seguridad y barreras de protección para proteger los modelos de IA de entradas maliciosas y salidas indeseables. * Practicar la evaluación de la robustez y resiliencia de los sistemas de IA contra ataques adversarios. * Configurar observabilidad y monitoreo básicos para detectar incidentes de seguridad de IA. * Desarrollar estrategias para un despliegue de IA responsable y ético, teniendo en cuenta la seguridad. Este curso comienza con conceptos fundamentales de seguridad de IA y amenazas comunes, luego progresa a metodologías prácticas para el red teaming e implementación de medidas defensivas como filtros de seguridad. Está diseñado para principiantes interesados en la seguridad de IA, desarrolladores de IA y cualquier persona que busque construir sistemas de IA más resilientes. No se requiere experiencia previa en seguridad de IA. Comience a construir su experiencia en seguridad de IA hoy mismo.