Fundamentos de Seguridad en IA: Asegurando Machine Learning y LLMs

A medida que la inteligencia artificial se vuelve central en el software moderno, asegurar los modelos de machine learning contra amenazas emergentes es más crítico que nunca. Este curso, solo de texto, te introduce a los principios esenciales de la seguridad en IA, ayudándote a proteger sistemas inteligentes de vulnerabilidades únicas. Pasarás de ser un entusiasta general de la tecnología a un profesional consciente de la seguridad, capaz de identificar riesgos en los pipelines de machine learning. Al leer escenarios del mundo real y analizar conceptos de vulnerabilidad, obtendrás el conocimiento fundamental necesario para salvaguardar las implementaciones de IA. Lo que aprenderás: Primero, comprender la terminología fundamental de seguridad en IA y el ciclo de vida del machine learning. Segundo, identificar vulnerabilidades comunes, incluyendo envenenamiento de datos, evasión de modelos y ataques de extracción. Tercero, aprender riesgos modernos de seguridad en LLM como la inyección de prompts y el manejo inseguro de salidas. Cuarto, explorar estrategias de defensa en profundidad para asegurar pipelines de datos y entornos de entrenamiento de modelos. Quinto, aplicar conceptos básicos de red teaming y metodologías de pruebas de seguridad a aplicaciones de IA. Sexto, descubrir frameworks estándar de la industria y guías de seguridad para el despliegue responsable de IA. El curso comienza con definiciones de seguridad centrales antes de guiarte a través de la modelización de amenazas y estrategias de mitigación. Leerás explicaciones estructuradas y analizarás conceptos de seguridad prácticos paso a paso. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores y profesionales de seguridad nuevos en IA, sin requerir experiencia previa en seguridad de machine learning. Empieza a leer hoy mismo para construir una base sólida en seguridad moderna de IA.