Aprendizaje automático y profundo en ciberseguridad

Los modelos de aprendizaje supervisado identifican y mitigan las amenazas de ciberseguridad al aprovechar los conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos. En este curso, explorará una variedad de herramientas y técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, para detectar, prevenir y responder eficazmente a las ciberamenazas. Además, aprenderá a identificar actividades inusuales, detectar malware y bloquear enlaces dañinos para proteger sus modelos y datos del acceso no autorizado

Las redes neuronales, inspiradas en el cerebro humano, se entrenan con grandes conjuntos de datos para aprender patrones y relaciones complejos. Aprenderá a utilizar el poder de las redes neuronales para detectar desviaciones de los patrones normales, gestionar y analizar grandes volúmenes de datos con gran precisión y hacer frente a amenazas sofisticadas. Demostramos cómo se pueden utilizar las redes neuronales convolucionales y recurrentes para el análisis de amenazas a fin de fortalecer la ciberdefensa contra los ciberataques

Diseñamos este curso para profesionales de ciberseguridad, científicos de datos y cualquier persona interesada en utilizar la IA para combatir las ciberamenazas. Completar los «fundamentos de ciberseguridad basados en la inteligencia artificial» es un requisito previo obligatorio para este curso, a fin de garantizar que poseas los conocimientos básicos necesarios para los temas avanzados. Este curso incluye estudios de casos y ejemplos del mundo real para mostrar el uso práctico de las técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en la ciberdefensa. Inscríbase ahora para dominar las herramientas clave para mejorar las defensas de ciberseguridad