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Artificial Intelligence in cybersecurity and Data Science & Machine Learning in Finance (Chile)

4 septiembre, 2019

DESCRIPCIÓN

Es un curso corto que dotará a los participantes con una comprensión completa de cómo identificar y gestionar los conceptos básicos de la aplicación de la inteligencia artificial y el “machine learning” en la ciberseguridad. El curso ayudará a los participantes a evaluar y mitigar las vulnerabilidades específicas dentro de las redes, sistemas y datos de una organización con el fin de proporcionar el conocimiento y las habilidades para proteger la integridad, seguridad y confidencialidad de sus activos digitales.

Objetivo

Se le mostrará cómo analizar críticamente las aplicaciones de la inteligencia artificial en la ciberseguridad, esto incluye aspectos como el perfil de riesgo cibernetico de una organización, no solo teniendo en cuenta las posibles amenazas, sino también la estructura de operativa y los sistemas que se han implementado, o no, para gestionar el riesgo cibernético. También explorará las estrategias recomendadas para entender las aplicaciones del “machine learning” en la ciber seguridad, comenzando con la identificación y comunicación de la detección de una violación de seguridad, para garantizar que el ataque esté contenido y así evitar daños adicionales. El curso también llamará su atención sobre las implicaciones técnicas y de procesos asociados a las aplicaciones de la inteligencia artificial en la seguridad cibernética. Al final del curso, habrá desarrollado los conocimientos adecuados para analizar y evaluar, con éxito, una estrategia de ciberseguridad e inteligencia artificial.

A quién va dirigido:
Directores, VPs, Gerentes en áreas de Ciberseguridad y Tecnología, Directores de supervisión de equipos de ciencia de datos y ciberseguridad, todos aquellos con necesidad de entender el análisis de datos, el aprendizaje automático y la ciberseguridad.

TEMARIO

 Módulos Horas Sesiones

Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Cyber Seguridad

1. ¿Qué es la Inteligencia Artificial y “Machine Learning”?
2. Modelos de aprendizaje para el “Machine Learning”
3. Algunos algoritmos y estructuras para el “Machine Learning”.
4. Caso Práctico 1
5. Ciberseguridad 101.
6. 5 amenazas de seguridad cibernética que el “Machine Learning” puede proteger.
7. Caso Practico 2
8. Conclusión.

   

Ciencia de Datos y Apredizaje Máquina Aplicado a Finanzas

1. Introducción. 
2. Antecedentes de Python y ambientes de desarrollo.
b. Fundamentos de Python.
i. Tipos de datos
ii. Numpy
iii. Pandas
iv. Construccion de graficas
c. Lectura y escritura de archivos CSV.
3. Aplicaciones prácticas de aprendizaje de máquina en finanzas . Se emplean los conocimientos de
la unidad anterior para desarrollar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado en temas
específicos de finanzas.
a. Introducción al aprendizaje de máquina(Machine Learning)
i. Aprendizaje Supervisado
ii. Aprendizaje no supervisado
b. Aprendizaje no supervisado
i. k-medias
c. Aprendizaje supervisado
i. Árboles de decisión
ii. Regresión Logística
iii. Redes Neuronales

   
Total:  20  3

 

Gustavo Santana

EXECUTIVE DIRECTOR – FSO Latam North, Consultoría Sector Financiero
ERNST & YOUNG

Sede

Mapa

Información

Fecha de inicio 04 / 09 / 2019
Pais Chile
Duración 3 Sesiones (20 Horas)
Sedes
  • Isidora Goyenechea 3520
Horarios 9:00 AM - 6:00 PM
9:00 AM - 6:00 PM
9:00 AM - 1:00 PM
* El horario varia según el módulo
Puntos AMIB N / A
Puntos Mexder N / A
Precio USD $1,450