La Inteligencia Artificial Completa para la Ciberseguridad 2024

Resumen

Combina el poder de la Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo para crear potentes AI para aplicaciones del mundo real. Lo que aprenderás:

Bosque de Aislamiento, Cadenas de Markov, Statsmodels, PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural), Regresión Lineal, Regresión Logística, Naïve Bayes, RNA (Red Neuronal Artificial), Bosque Aleatorio, K-means, HMM, Autocaras y Autovalores, SVM (Máquina de Vectores de Soporte), XGBOOST, Pandas, Numpy, matplotlib, IF-IDF, Tensorflow, Scikit-Learn, Ciberseguridad, Google Colab, Pre-procesamiento de Datos, Análisis de Datos, Estandarización de Datos, División de Datos en Conjunto de Entrenamiento y Conjunto de Prueba, Codificación One-hot, Comprensión de Algoritmos de Aprendizaje Automático, Entrenamiento de Redes Neuronales, Construcción de Modelos, Análisis de Resultados, Compilación de Modelos, Comparación de Problemas Categóricos y Binarios, Hacer una Predicción, Prueba de Precisión, Matriz de Confusión, Keras. *** COMO SE VE EN KICKSTARTER *** Aprende conceptos clave de AI y entrenamiento de intuición para ponerte rápidamente al día con todo lo relacionado con AI.

Cubriendo:

Cómo empezar a construir AI sin experiencia previa en codificación usando Python. Cómo resolver problemas de AI en el campo de la ciberseguridad.

Esto es lo que obtendrás con este curso:

1. Habilidades completas de AI de principiante a experto - Aprende a programar AI auto-mejorante para una variedad de propósitos.

De hecho, codificaré junto contigo. Cada tutorial comienza con una página en blanco y escribimos el código desde cero.

De esta manera, puedes seguir y entender exactamente cómo se forma el código y qué significa cada línea. 2. Paso de codificación - Además, obtendrás una plantilla que muestra todos los pasos y todas las explicaciones detalladas de cada paso. 3.

Tutoriales de intuición - Donde la mayoría de los cursos simplemente te bombardean con teoría densa y te ponen en camino, desarrollarás una comprensión profunda no solo de lo que estás haciendo, sino de por qué lo estás haciendo. Por eso no te lanzo teorías complejas, sino que me concentro en desarrollar tu intuición en la codificación de AI, logrando resultados infinitamente mejores a largo plazo. 4.

Soluciones del mundo real - Alcanzarás tu objetivo no solo en 1 proyecto, sino en más de 10. Cada módulo se compone de diferentes estructuras y dificultades, lo que significa que estarás lo suficientemente capacitado para construir AI adaptable a cualquier proyecto en la vida real, en lugar de solo superar una glorificada "prueba y olvidar" como la mayoría de los otros cursos.

La práctica realmente hace al maestro. 5. Soporte en el curso - Estoy completamente comprometido a hacer de este el curso de AI más accesible y orientado a resultados en el planeta.

Esto requiere que esté presente cuando necesites mi ayuda. Por eso te apoyaré en tu viaje, lo que significa que recibirás una respuesta de mi parte en un máximo de 72 horas.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y la Ciberseguridad
Visión general de la IA en la ciberseguridad
Importancia y aplicaciones de la IA en la ciberseguridad
Tendencias actuales y perspectivas futuras
• Comprensión de los fundamentos de la ciberseguridad
Conceptos clave en ciberseguridad
Tipos de amenazas y ataques cibernéticos
Marcos y estándares de ciberseguridad
• Fundamentos de la IA
Aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo
Algoritmos clave de aprendizaje automático
Introducción a las redes neuronales
• Recolección y preprocesamiento de datos para ciberseguridad
Tipos de datos en ciberseguridad
Técnicas de preprocesamiento de datos
Selección y creación de características
• Aprendizaje automático para la detección de amenazas cibernéticas
Aprendizaje supervisado para detección de amenazas
Aprendizaje no supervisado en detección de anomalías
Aprendizaje profundo para detección de intrusiones
• Procesamiento de lenguaje natural en ciberseguridad
Fundamentos del PLN y su papel en la ciberseguridad
Análisis de datos de inteligencia de amenazas
Minería de textos para detección de phishing
• IA para análisis y prevención de malware
Análisis de malware estático vs. dinámico
Técnicas de aprendizaje automático en detección de malware
Estrategias de prevención de malware en tiempo real
• IA en la seguridad de redes
Análisis del tráfico de red usando IA
Sistemas de detección de intrusiones (IDS)
Tecnologías de firewall impulsadas por IA
• Hacking ético e IA
Papel de la IA en pruebas de penetración
Identificación de vulnerabilidades impulsadas por IA
Construcción de herramientas de IA para hacking ético
• Implementación de herramientas de seguridad basadas en IA
Diseño y despliegue de aplicaciones de seguridad de IA
Evaluación y mejora de sistemas IA en ciberseguridad
Estudios de caso de IA mitigando amenazas con éxito
• Privacidad, ética y el futuro de la IA en ciberseguridad
Ética de la IA y desafíos en ciberseguridad
Riesgos de seguridad de los despliegues de IA
Desarrollo futuro e innovaciones
• Proyecto de culminación
Propuesta de proyecto y diseño
Implementación de soluciones de IA para ciberseguridad
Presentación y evaluación de proyectos

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Enseñado por

Hoang Quy La

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Asignaturas

Ciencia de Datos