L'intelligence artificielle complète pour la cybersécurité 2024

Aperçu

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.

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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Matières

Data Science