L'intelligence artificielle complète pour la cybersécurité 2024

Aperçu

Combinez la puissance de la Data Science, du Machine Learning et du Deep Learning pour créer une IA puissante pour des applications du monde réel. Ce que vous apprendrez :

Isolation Forest, Chaînes de Markov, Statsmodels, PNL (Traitement du Langage Naturel), Régression Linéaire, Régression Logistique, Naïve Bayes, ANN (Intelligence Artificielle), Random Forest, K-means, HMM, Eigenfaces et Valeurs Propres, SVM (Support Vector Machine), XGBOOST, Pandas, Numpy, Matplotlib, IF-IDF, Tensorflow, Scikit-Learn, Cybersécurité, Google Colab, Prétraitement des données, Analyse de données, Standardisation des données, Division des données en ensemble d'entraînement et ensemble de test, Encodage one-hot, Compréhension des algorithmes de Machine Learning, Entraînement de réseaux de neurones, Construction de modèles, Analyse des résultats, Compilation de modèles, Comparaison de problèmes catégoriels et binaires, Faire une prédiction, Tester l'exactitude, Matrice de confusion, Keras. *** COMME VU SUR KICKSTARTER *** Apprenez les concepts clés de l'IA et la formation à l'intuition pour vous familiariser rapidement avec tout ce qui concerne l'IA.

Couvrir :

Comment commencer à construire l'IA sans expérience préalable en codage avec Python, Comment résoudre les problèmes d'IA dans le domaine de la cybersécurité. Voici ce que vous obtiendrez avec ce cours :

1.

Des compétences complètes en IA pour passer de débutant à expert – Apprenez à coder une IA auto-améliorante pour une gamme de projets. En fait, je coderai avec vous.

Chaque tutoriel commence avec une page blanche et nous écrivons le code à partir de zéro. De cette façon, vous pouvez suivre et comprendre exactement comment le code se constitue et ce que chaque ligne signifie. 2.

Étapes de codage – De plus, vous recevrez un modèle qui montre toutes les étapes et toutes les explications détaillées sur chaque étape. 3. Tutoriels d'intuition – Alors que la plupart des cours vous bombardent simplement de théorie dense et vous laissent à votre sort, vous développerez une compréhension profonde non seulement de ce que vous faites, mais aussi de pourquoi vous le faites.

C'est pourquoi je ne vous lance pas des théories complexes, mais je me concentre sur le développement de votre intuition en codant l'IA, ce qui aboutit à des résultats infiniment meilleurs par la suite. 4. Solutions du monde réel – Vous atteindrez votre objectif non seulement dans 1 projet mais dans plus de 10.

Chaque module est composé de structures et de difficultés variées, ce qui signifie que vous serez suffisamment compétent pour construire une IA adaptable à n'importe quel projet dans la vie réelle, plutôt que de simplement réussir un "test et oublier" glorifié comme la plupart des autres cours. La pratique est véritablement source de perfection. 5.

Support en cours – Je m'engage pleinement à faire de ce cours d'IA le plus accessible et axé sur les résultats de la planète. Cela nécessite que je sois là lorsque vous avez besoin de mon aide.

C'est pourquoi je vous soutiendrai dans votre parcours, ce qui signifie que vous recevrez une réponse de ma part dans un délai maximum de 72 heures.

Programme

• Introduction à l'IA et à la Cybersécurité
Aperçu de l'IA dans la cybersécurité
Importance et applications de l'IA en cybersécurité
Tendances actuelles et perspectives futures
• Comprendre les bases de la cybersécurité
Concepts clés en cybersécurité
Types de menaces et attaques cybernétiques
Cadres et normes de cybersécurité
• Fondamentaux de l'IA
Apprentissage automatique vs apprentissage profond
Principaux algorithmes d'apprentissage automatique
Introduction aux réseaux neuronaux
• Collecte et prétraitement des données pour la cybersécurité
Types de données en cybersécurité
Techniques de prétraitement des données
Sélection des caractéristiques et ingénierie des caractéristiques
• Apprentissage automatique pour la détection des menaces cybernétiques
Apprentissage supervisé pour la détection des menaces
Apprentissage non supervisé dans la détection des anomalies
Apprentissage profond pour la détection d'intrusion
• Traitement du langage naturel en cybersécurité
Bases du TAL et son rôle en cybersécurité
Analyse des données de renseignement sur les menaces
Exploration de texte pour la détection d'hameçonnage
• IA pour l'analyse et la prévention des logiciels malveillants
Analyse statique vs dynamique des logiciels malveillants
Techniques d'apprentissage automatique dans la détection des logiciels malveillants
Stratégies de prévention des logiciels malveillants en temps réel
• IA dans la sécurité des réseaux
Analyse du trafic réseau à l'aide de l'IA
Systèmes de détection d'intrusion (IDS)
Technologies de pare-feu pilotées par l'IA
• Piratage éthique et IA
Rôle de l'IA dans les tests de pénétration
Identification des vulnérabilités pilotées par l'IA
Développement d'outils IA pour le piratage éthique
• Mise en œuvre d'outils de sécurité basés sur l'IA
Conception et déploiement d'applications de sécurité IA
Évaluation et amélioration des systèmes IA en cybersécurité
Études de cas de l'IA atténuant efficacement les menaces
• Vie privée, éthique et avenir de l'IA en cybersécurité
Éthique de l'IA et défis de la cybersécurité
Risques de sécurité des déploiements IA
Développements futurs et innovations
• Projet de synthèse
Proposition et conception de projet
Mise en œuvre de solutions IA pour la cybersécurité
Présentation et évaluation des projets

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Enseigné par

Hoang Quy La

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Sujets

Science des données