Modelos de Puntuación y Prompts: Optimizando la Toma de Decisiones en GenAI

Resumen

Descubra cómo evaluar y seleccionar el LLM adecuado para su caso de uso a través del marco de Trellix para la puntuación continua de modelos, optimizando la toma de decisiones de IA en ciberseguridad con una gestión estratégica de indicaciones.

Programa de estudio

- Introducción a la Toma de Decisiones GenAI -- Visión General de la IA Generativa en Ciberseguridad -- Importancia de la Evaluación y Selección de Modelos - Comprendiendo los Modelos de Puntuación -- Introducción al Marco de Trabajo de Trellix para Puntuación de Modelos -- Métricas Clave para la Evaluación de Modelos -- Metodologías de Puntuación Continua - Seleccionando el LLM Adecuado para tu Caso de Uso -- Factores a Considerar en la Selección de Modelos -- Evaluando el Rendimiento del Modelo en Diversos Dominios -- Estudios de Caso y Ejemplos Prácticos - Optimizando la Toma de Decisiones de la IA -- Estrategias para un Despliegue Efectivo de la IA -- Equilibrando Precisión y Eficiencia en la Toma de Decisiones -- Consideraciones Éticas en las Decisiones de la IA - Gestión Estratégica de Prompts -- Diseñando Prompts Efectivos para Modelos de IA -- Analizando el Impacto de los Prompts en la Salida del Modelo -- Mejora Iterativa de Prompts - Aplicaciones Prácticas en Ciberseguridad -- Casos de Uso y Escenarios del Mundo Real -- Mejorando la Defensa Cibernética a través de la IA -- Rol de la IA en la Detección y Respuesta a Amenazas - Herramientas y Tecnologías -- Resumen de Herramientas de IA Utilizadas en Ciberseguridad -- Implementación de Modelos de Puntuación y Prompts - Proyecto Final -- Desarrollar una Estrategia de Optimización de Puntuación de Modelos y Prompts -- Presentación y Crítica de Soluciones - Conclusión y Tendencias Futuras -- Tendencias Emergentes en IA y Ciberseguridad -- Direcciones Futuras para el Desarrollo de GenAI

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