La Inteligencia Artificial Completa para la Ciberseguridad 2024

Resumen

Combine the power of Data Science, Machine Learning and Deep Learning to create powerful AI for Real-World applications What you'll learn:

Isolation ForestMarkov ChainsStatsmodelsNLP (Natural Language Processing)Linear RegressionLogistic RegressionNaïve BayesANN (Artificial Intelligence)Random ForestK-meansHMMEigenfaces and EigenvaluesSVM (Support Vector Machine)XGBOOSTPandasNumpymatplotlibIF-IDFTensorflowScikit-LearnCyber securityGoogle ColabData Pre-processing.Analysing Data.Data standardization.Splitting Data into Training Set and Test Set.One-hot Encoding.Understanding Machine Learning Algorithm.Training Neural Network.Model building.Analysing Results.Model compilation.A Comparison Of Categorical And Binary Problem.Make a Prediction.Testing Accuracy.Confusion Matrix.Keras. *** AS SEEN ON KICKSTARTER ***Learn key AI concepts and intuition training to get you quickly up to speed with all things AI. Covering:

How to start building AI with no previous coding experience using Python.How to solve AI problems in cyber security field.Here is what you will get with this course:

1.

Complete beginner to expert AI skills – Learn to code self-improving AI for a range of purposes. In fact, I will code together with you.

Every tutorial starts with a blank page and we write up the code from scratch. This way you can follow along and understand exactly how the code comes together and what each line means.2.

Coding step– Plus, you’ll get a template which shows all the steps and all detailed explanations on each step.3. Intuition Tutorials – Where most courses simply bombard you with dense theory and set you on your way, you will develop a deep understanding for not only what you’re doing, but why you’re doing it.

That’s why I don’t throw complex theories at you, but focus on building up your intuition in coding AI making for infinitely better results down the line.4. Real-world solutions – You’ll achieve your goal in not only 1 project but in more than 10.

Each module is comprised of varying structures and difficulties, meaning you’ll be skilled enough to build AI adaptable to any projects in real life, rather than just passing a glorified memory “test and forget” like most other courses. Practice truly does make perfect.5.

In-course support – I fully committed to making this the most accessible and results-driven AI course on the planet. This requires me to be there when you need my help.

That’s why I will support you in your journey, meaning you’ll get a response from me within 72 hours maximum.

Programa

• 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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Impartido por

Hoang Quy La

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Materias

Data Science