Aprendizado de máquina e aprendizado profundo em segurança cibernética

Os modelos de aprendizado supervisionado identificam e mitigam as ameaças à segurança cibernética, aproveitando conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos. Neste curso, você explorará uma variedade de ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, para detectar, prevenir e responder com eficácia às ameaças cibernéticas. Além disso, você aprenderá a identificar atividades incomuns, detectar malware e bloquear links nocivos para proteger seus modelos e dados contra acesso não autorizado

As redes neurais, inspiradas no cérebro humano, são treinadas com grandes conjuntos de dados para aprender padrões e relacionamentos complexos. Você aprenderá a usar o poder das redes neurais para detectar desvios dos padrões normais, lidar e analisar grandes volumes de dados com alta precisão e lidar com ameaças sofisticadas. Demonstramos como as redes neurais convolucionais e recorrentes podem ser utilizadas para análise de ameaças para fortalecer a defesa cibernética contra ataques cibernéticos

Criamos este curso para profissionais de segurança cibernética, cientistas de dados e qualquer pessoa interessada em usar a IA para combater ameaças cibernéticas. A conclusão dos “Fundamentos de segurança cibernética baseados em IA” é um pré-requisito obrigatório para este curso para garantir que você tenha o conhecimento básico necessário para tópicos avançados. Este curso apresenta estudos de caso e exemplos do mundo real para mostrar o uso prático de técnicas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina na defesa cibernética. Inscreva-se agora para dominar as principais ferramentas para aprimorar as defesas de segurança cibernética