Este módulo aborda los aspectos clave relacionados con la protección y seguridad en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. A lo largo de las dos semanas de duración, los estudiantes aprenden sobre las mejores prácticas para diseñar arquitecturas de IA seguras, asegurando que tanto los datos como los procesos sean gestionados de manera adecuada para evitar vulnerabilidades. Se hace especial énfasis en las técnicas de protección contra posibles amenazas cibernéticas, así como en el cumplimiento de normativas y regulaciones de privacidad.
Una parte fundamental del módulo es la exploración de las diferentes opciones de ejecución en la nube, utilizando plataformas líderes como AzureAI, GoogleCloud y AWS, que ofrecen soluciones de infraestructura escalables y seguras para la implementación de aplicaciones de IA. Los estudiantes también aprenden a configurar y gestionar entornos locales, u on-premise, lo que les permite comprender las diferencias entre trabajar en la nube y en un entorno físico, además de los requisitos técnicos y de hardware necesarios para optimizar el rendimiento y la seguridad de las aplicaciones de IA.
La parte práctica del módulo se centra en la implementación de medidas de seguridad específicas dentro de una aplicación de IA. Los estudiantes desarrollan una práctica que les permite aplicar sus conocimientos sobre arquitectura segura y configuraciones adecuadas, tanto en la nube como en entornos locales. Esta práctica tiene como objetivo garantizar que las aplicaciones de IA sean resilientes ante ataques externos y que cumplan con los estándares de seguridad y privacidad más altos, lo que resulta crucial en un mundo cada vez más digitalizado y dependiente de la inteligencia artificial.
Temario:
- Ejecución en nube: AzureAI, GoogleCloud, AWS (Cloud).
- Ejecución local on-premise, hardware y configuraciones necesarias.
Práctica:
Implementación de medidas de seguridad específicas dentro de una aplicación de IA.