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La Inteligencia Artificial y la Ciberseguridad son dos pilares fundamentales en la era digital. Mientras que la primera se centra en el desarrollo de sistemas capaces de simular procesos cognitivos humanos, la Ciberseguridad se encarga de proteger los sistemas informáticos y los datos de ataques maliciosos. La combinación de ambas disciplinas permite crear soluciones avanzadas que no solo detectan y mitigan amenazas en tiempo real, sino que también anticipan posibles vulnerabilidades, garantizando así un entorno digital más seguro. Este contexto impulsa la necesidad de profesionales altamente cualificados que dominen tanto los fundamentos de la Inteligencia Artificial como sus aplicaciones específicas en la defensa cibernética.

A partir de estas demandas surge el Maestría en Inteligencia Artificial en Ciberseguridad de TECH, un programa estructurado en 20 exhaustivos módulos que abordan desde los fundamentos de la Inteligencia Artificial y la gestión del dato hasta el aprendizaje profundo, las redes neuronales convolucionales y la aplicación de modelos generativos en Ciberseguridad. Asimismo, profundiza en la detección de amenazas, el análisis forense digital y la criptografía moderna, utilizando herramientas como TensorFlow y modelos avanzados de Inteligencia Artificial para responder a los desafíos de un entorno digital en constante evolución. Así pues, este recorrido académico permite a los informáticos anticiparse a las amenazas emergentes y liderar estrategias de seguridad en entornos complejos.

En lo que respecta a la metodología de esta titulación universitaria, TECH ofrece un entorno 100% online que permite a los profesionales planificar de forma individual sus horarios y ritmo de estudio. Además, emplea su disruptivo sistema del Relearning, que facilita la asimilación progresiva de conceptos clave mediante la reiteración contextualizada y el aprendizaje activo. En esta misma línea, los egresados únicamente necesitarán contar con un dispositivo electrónico con conexión a internet para adentrarse en el Campus Virtual. Allí podrán acceder a una vasta biblioteca de recursos multimedia, como resúmenes interactivos, vídeos explicativos o lecturas especializadas basadas en la última evidencia.

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Este Maestría en Inteligencia Artificial en Ciberseguridad contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

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• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
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• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
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El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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El temario de este Maestría aborda tanto los fundamentos de la Inteligencia Artificial como sus aplicaciones específicas en el campo de la Ciberseguridad. A lo largo de este recorrido académico los informáticos profundizarán en temas clave como la algoritmia, la minería de datos y el procesamiento del lenguaje natural. También ahondarán en las redes neuronales avanzadas y sistemas inteligentes aplicados al análisis forense, así como la detección de intrusiones y defensa proactiva, lo que les permitirá adquirir las herramientas necesarias para desarrollar soluciones innovadoras frente a amenazas digitales.

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Módulo 1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial

1.1. Historia de la Inteligencia Artificial

1.1.1. ¿Cuándo se empieza a hablar de Inteligencia Artificial?
1.1.2. Referentes en el cine
1.1.3. Importancia de la Inteligencia Artificial
1.1.4. Tecnologías que habilitan y dan soporte a la Inteligencia Artificial

1.2. La Inteligencia Artificial en juegos

1.2.1. Teoría de Juegos
1.2.2. Minimax y poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulación: Monte Carlo

1.3. Redes de neuronas

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neuronas supervisadas y no supervisadas
1.3.4. Perceptrón simple
1.3.5. Perceptrón multicapa

1.4. Algoritmos genéticos

1.4.1. Historia
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificación de problemas
1.4.4. Generación de la población inicial
1.4.5. Algoritmo principal y operadores genéticos
1.4.6. Evaluación de individuos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabularios, taxonomías

1.5.1. Vocabularios
1.5.2. Taxonomías
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologías
1.5.5. Representación del conocimiento: web semántica

1.6. Web semántica

1.6.1. Especificaciones: RDF, RDFS y OWL
1.6.2. Inferencia/razonamiento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemas expertos y DSS

1.7.1. Sistemas expertos
1.7.2. Sistemas de soporte a la decisión

1.8. Chatbots y Asistentes Virtuales

1.8.1. Tipos de asistentes: asistentes por voz y por texto
1.8.2. Partes fundamentales para el desarrollo de un asistente: Intents, entidades y flujo de diálogo
1.8.3. Integraciones: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Herramientas de desarrollo de asistentes: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Estrategia de implantación de IA
1.10. Futuro de la Inteligencia Artificial

1.10.1. Entendemos cómo detectar emociones mediante algoritmos
1.10.2. Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
1.10.3. Tendencias de la Inteligencia Artificial
1.10.4. Reflexiones

Módulo 2. Tipos y ciclo de vida del dato

2.1. La Estadística

2.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias
2.1.2. Población, muestra, individuo
2.1.3. Variables: definición, escalas de medida

2.2. Tipos de datos estadísticos

2.2.1. Según tipo

2.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
2.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales

2.2.2. Según su forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. Según su fuente

2.2.3.1. Primarios
2.2.3.2. Secundarios

2.3. Ciclo de vida de los datos

2.3.1. Etapas del ciclo
2.3.2. Hitos del ciclo
2.3.3. Principios FAIR

2.4. Etapas iniciales del ciclo

2.4.1. Definición de metas
2.4.2. Determinación de recursos necesarios
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estructura de los datos

2.5. Recolección de datos

2.5.1. Metodología de recolección
2.5.2. Herramientas de recolección
2.5.3. Canales de recolección

2.6. Limpieza del dato

2.6.1. Fases de la limpieza de datos
2.6.2. Calidad del dato
2.6.3. Manipulación de datos (con R)

2.7. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados

2.7.1. Medidas estadísticas
2.7.2. Índices de relación
2.7.3. Minería de datos

2.8. Almacén del dato (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos que lo integran
2.8.2. Diseño
2.8.3. Aspectos a considerar

2.9. Disponibilidad del dato

2.9.1. Acceso
2.9.2. Utilidad
2.9.3. Seguridad

2.10. Aspectos Normativos

2.10.1. Ley de protección de datos
2.10.2. Buenas prácticas
2.10.3. Otros aspectos normativos

Módulo 3. El dato en la Inteligencia Artificial

3.1. Ciencia de datos

3.1.1. La ciencia de datos
3.1.2. Herramientas avanzadas para el científico de datos

3.2. Datos, información y conocimiento

3.2.1. Datos, información y conocimiento
3.2.2. Tipos de datos
3.2.3. Fuentes de datos

3.3. De los datos a la información

3.3.1. Análisis de Datos
3.3.2. Tipos de análisis
3.3.3. Extracción de Información de un Dataset

3.4. Extracción de información mediante visualización

3.4.1. La visualización como herramienta de análisis
3.4.2. Métodos de visualización
3.4.3. Visualización de un conjunto de datos

3.5. Calidad de los datos

3.5.1. Datos de calidad
3.5.2. Limpieza de datos
3.5.3. Preprocesamiento básico de datos

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimiento del Dataset
3.6.2. La maldición de la dimensionalidad
3.6.3. Modificación de nuestro conjunto de datos

3.7. Desbalanceo

3.7.1. Desbalanceo de clases
3.7.2. Técnicas de mitigación del desbalanceo
3.7.3. Balanceo de un Dataset

3.8. Modelos no supervisados

3.8.1. Modelo no supervisado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Clasificación con modelos no supervisados

3.9. Modelos supervisados

3.9.1. Modelo supervisado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Clasificación con modelos supervisados

3.10. Herramientas y buenas prácticas

3.10.1. Buenas prácticas para un científico de datos
3.10.2. El mejor modelo
3.10.3. Herramientas útiles

Módulo 4. Minería de Datos. Selección, preprocesamiento y transformación

4.1. La inferencia estadística

4.1.1. Estadística descriptiva vs Inferencia estadística
4.1.2. Procedimientos paramétricos
4.1.3. Procedimientos no paramétricos

4.2. Análisis exploratorio

4.2.1. Análisis descriptivo
4.2.2. Visualización
4.2.3. Preparación de datos

4.3. Preparación de datos

4.3.1. Integración y limpieza de datos
4.3.2. Normalización de datos
4.3.3. Transformando atributos

4.4. Los valores perdidos

4.4.1. Tratamiento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputación de máxima verosimilitud
4.4.3. Imputación de valores perdidos usando aprendizaje automático

4.5. El ruido en los datos

4.5.1. Clases de ruido y atributos
4.5.2. Filtrado de ruido
4.5.3. El efecto del ruido

4.6. La maldición de la dimensionalidad

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Reducción de datos multidimensionales

4.7. De atributos continuos a discretos

4.7.1. Datos continuos versus discretos
4.7.2. Proceso de discretización

4.8. Los datos

4.8.1. Selección de datos
4.8.2. Perspectivas y criterios de selección
4.8.3. Métodos de selección

4.9. Selección de instancias

4.9.1. Métodos para la selección de instancias
4.9.2. Selección de prototipos
4.9.3. Métodos avanzados para la selección de instancias

4.10. Preprocesamiento de datos en entornos Big Data

Módulo 5. Algoritmia y complejidad en Inteligencia Artificial

5.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

5.1.1. Recursividad
5.1.2. Divide y conquista
5.1.3. Otras estrategias

5.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiencia
5.2.2. Medir el tamaño de la entrada
5.2.3. Medir el tiempo de ejecución
5.2.4. Caso peor, mejor y medio
5.2.5. Notación asintónica
5.2.6. Criterios de Análisis matemático de algoritmos no recursivos
5.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
5.2.8. Análisis empírico de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenación

5.3.1. Concepto de ordenación
5.3.2. Ordenación de la burbuja
5.3.3. Ordenación por selección
5.3.4. Ordenación por inserción
5.3.5. Ordenación por mezcla (Merge_Sort)
5.3.6. Ordenación rápida (Quick_Sort)

5.4. Algoritmos con árboles

5.4.1. Concepto de árbol
5.4.2. Árboles binarios
5.4.3. Recorridos de árbol
5.4.4. Representar expresiones
5.4.5. Árboles binarios ordenados
5.4.6. Árboles binarios balanceados

5.5. Algoritmos con Heaps

5.5.1. Los Heaps
5.5.2. El algoritmo Heapsort
5.5.3. Las colas de prioridad

5.6. Algoritmos con grafos

5.6.1. Representación
5.6.2. Recorrido en anchura
5.6.3. Recorrido en profundidad
5.6.4. Ordenación topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. La estrategia Greedy
5.7.2. Elementos de la estrategia Greedy
5.7.3. Cambio de monedas
5.7.4. Problema del viajante
5.7.5. Problema de la mochila

5.8. Búsqueda de caminos mínimos

5.8.1. El problema del camino mínimo
5.8.2. Arcos negativos y ciclos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre grafos

5.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
5.9.2. El algoritmo de Prim
5.9.3. El algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análisis de complejidad

5.10. Backtracking

5.10.1. El Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoría de agentes

6.1.1. Historia del concepto
6.1.2. Definición de agente
6.1.3. Agentes en Inteligencia Artificial
6.1.4. Agentes en ingeniería de Software

6.2. Arquitecturas de agentes

6.2.1. El proceso de razonamiento de un agente
6.2.2. Agentes reactivos
6.2.3. Agentes deductivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Información y conocimiento

6.3.1. Distinción entre datos, información y conocimiento
6.3.2. Evaluación de la calidad de los datos
6.3.3. Métodos de captura de datos
6.3.4. Métodos de adquisición de información
6.3.5. Métodos de adquisición de conocimiento

6.4. Representación del conocimiento

6.4.1. La importancia de la representación del conocimiento
6.4.2. Definición de representación del conocimiento a través de sus roles
6.4.3. Características de una representación del conocimiento

6.5. Ontologías

6.5.1. Introducción a los metadatos
6.5.2. Concepto filosófico de ontología
6.5.3. Concepto informático de ontología
6.5.4. Ontologías de dominio y ontologías de nivel superior
6.5.5. ¿Cómo construir una ontología?

6.6. Lenguajes para ontologías y Software para la creación de ontologías

6.6.1. Tripletas RDF, Turtle y N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introducción a las diferentes herramientas para la creación de ontologías
6.6.6. Instalación y uso de Protégé

6.7. La web semántica

6.7.1. El estado actual y futuro de la web semántica
6.7.2. Aplicaciones de la web semántica

6.8. Otros modelos de representación del conocimiento

6.8.1. Vocabularios
6.8.2. Visión global
6.8.3. Taxonomías
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomías
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentales

6.9. Evaluación e integración de representaciones del conocimiento

6.9.1. Lógica de orden cero
6.9.2. Lógica de primer orden
6.9.3. Lógica descriptiva
6.9.4. Relación entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: programación basada en lógica de primer orden

6.10. Razonadores semánticos, sistemas basados en conocimiento y Sistemas Expertos

6.10.1. Concepto de razonador
6.10.2. Aplicaciones de un razonador
6.10.3. Sistemas basados en el conocimiento
6.10.4. MYCIN, historia de los Sistemas Expertos
6.10.5. Elementos y Arquitectura de Sistemas Expertos
6.10.6. Creación de Sistemas Expertos

Módulo 7. Aprendizaje automático y minería de datos

7.1. Introducción a los procesos de descubrimiento del conocimiento y conceptos básicos de aprendizaje automático

7.1.1. Conceptos clave de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.2. Perspectiva histórica de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.3. Etapas de los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.4. Técnicas utilizadas en los procesos de descubrimiento del conocimiento
7.1.5. Características de los buenos modelos de aprendizaje automático
7.1.6. Tipos de información de aprendizaje automático
7.1.7. Conceptos básicos de aprendizaje
7.1.8. Conceptos básicos de aprendizaje no supervisado

7.2. Exploración y preprocesamiento de datos

7.2.1. Tratamiento de datos
7.2.2. Tratamiento de datos en el flujo de análisis de datos
7.2.3. Tipos de datos
7.2.4. Transformaciones de datos
7.2.5. Visualización y exploración de variables continuas
7.2.6. Visualización y exploración de variables categóricas
7.2.7. Medidas de correlación
7.2.8. Representaciones gráficas más habituales
7.2.9. Introducción al análisis multivariante y a la reducción de dimensiones

7.3. Árboles de decisión

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sobreentrenamiento y poda
7.3.4. Análisis de resultados

7.4. Evaluación de clasificadores

7.4.1. Matrices de confusión
7.4.2. Matrices de evaluación numérica
7.4.3. Estadístico de Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Reglas de clasificación

7.5.1. Medidas de evaluación de reglas
7.5.2. Introducción a la representación gráfica
7.5.3. Algoritmo de recubrimiento secuencial

7.6. Redes neuronales

7.6.1. Conceptos básicos
7.6.2. Redes de neuronas simples
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation
7.6.4. Introducción a las redes neuronales recurrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceptos básicos de probabilidad
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introducción a las redes bayesianas

7.8. Modelos de regresión y de respuesta continua

7.8.1. Regresión lineal simple
7.8.2. Regresión lineal múltiple
7.8.3. Regresión logística
7.8.4. Árboles de regresión
7.8.5. Introducción a las máquinas de soporte vectorial (SVM)
7.8.6. Medidas de bondad de ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceptos básicos
7.9.2. Clustering jerárquico
7.9.3. Métodos probabilistas
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10. Minería de textos y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

7.10.1. Conceptos básicos
7.10.2. Creación del corpus
7.10.3. Análisis descriptivo
7.10.4. Introducción al análisis de sentimientos

Módulo 8. Las redes neuronales, base de Deep Learning

8.1. Aprendizaje Profundo

8.1.1. Tipos de aprendizaje profundo
8.1.2. Aplicaciones del aprendizaje profundo
8.1.3. Ventajas y desventajas del aprendizaje profundo

8.2. Operaciones

8.2.1. Suma
8.2.2. Producto
8.2.3. Traslado

8.3. Capas

8.3.1. Capa de entrada
8.3.2. Capa oculta
8.3.3. Capa de salida

8.4. Unión de Capas y Operaciones

8.4.1. Diseño de arquitecturas
8.4.2. Conexión entre capas
8.4.3. Propagación hacia adelante

8.5. Construcción de la primera red neuronal

8.5.1. Diseño de la red
8.5.2. Establecer los pesos
8.5.3. Entrenamiento de la red

8.6. Entrenador y Optimizador

8.6.1. Selección del optimizador
8.6.2. Establecimiento de una función de pérdida
8.6.3. Establecimiento de una métrica

8.7. Aplicación de los Principios de las Redes Neuronales

8.7.1. Funciones de activación
8.7.2. Propagación hacia atrás
8.7.3. Ajuste de los parámetros

8.8. De las neuronas biológicas a las artificiales

8.8.1. Funcionamiento de una neurona biológica
8.8.2. Transferencia de conocimiento a las neuronas artificiales
8.8.3. Establecer relaciones entre ambas

8.9. Implementación de MLP (Perceptrón multicapa) con Keras

8.9.1. Definición de la estructura de la red
8.9.2. Compilación del modelo
8.9.3. Entrenamiento del modelo

8.10. Hiperparámetros de Fine tuning de Redes Neuronales

8.10.1. Selección de la función de activación
8.10.2. Establecer el Learning rate
8.10. 3. Ajuste de los pesos

Módulo 9. Entrenamiento de redes neuronales profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de optimización de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialización de pesos

9.2. Reutilización de capas preentrenadas

9.2.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.2.2. Extracción de características
9.2.3. Aprendizaje profundo

9.3. Optimizadores

9.3.1. Optimizadores de descenso de gradiente estocástico
9.3.2. Optimizadores Adam y RMSprop
9.3.3. Optimizadores de momento

9.4. Programación de la tasa de aprendizaje

9.4.1. Control de tasa de aprendizaje automático
9.4.2. Ciclos de aprendizaje
9.4.3. Términos de suavizado

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validación cruzada
9.5.2. Regularización
9.5.3. Métricas de evaluación

9.6. Directrices Prácticas

9.6.1. Diseño de modelos
9.6.2. Selección de métricas y parámetros de evaluación
9.6.3. Pruebas de hipótesis

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.7.2. Extracción de características
9.7.3. Aprendizaje profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformaciones de imagen
9.8.2. Generación de datos sintéticos
9.8.3. Transformación de texto

9.9. Aplicación Práctica de Transfer Learning

9.9.1. Entrenamiento de transferencia de aprendizaje
9.9.2. Extracción de características
9.9.3. Aprendizaje profundo

9.10. Regularización

9.10.1. L y L
9.10.2. Regularización por máxima entropía
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalización de Modelos y entrenamiento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso de la biblioteca TensorFlow
10.1.2. Entrenamiento de modelos con TensorFlow
10.1.3. Operaciones con gráficos en TensorFlow

10.2. TensorFlow y NumPy

10.2.1. Entorno computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilización de los arrays NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operaciones NumPy para los gráficos de TensorFlow

10.3. Personalización de modelos y algoritmos de entrenamiento

10.3.1. Construcción de modelos personalizados con TensorFlow
10.3.2. Gestión de parámetros de entrenamiento
10.3.3. Utilización de técnicas de optimización para el entrenamiento

10.4. Funciones y gráficos de TensorFlow

10.4.1. Funciones con TensorFlow
10.4.2. Utilización de gráficos para el entrenamiento de modelos
10.4.3. Optimización de gráficos con operaciones de TensorFlow

10.5. Carga y preprocesamiento de datos con TensorFlow

10.5.1. Carga de conjuntos de datos con TensorFlow
10.5.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow
10.5.3. Utilización de herramientas de TensorFlow para la manipulación de datos

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilización de la API tfdata para el procesamiento de datos
10.6.2. Construcción de flujos de datos con tfdata
10.6.3. Uso de la API tfdata para el entrenamiento de modelos

10.7. El formato TFRecord

10.7.1. Utilización de la API TFRecord para la serialización de datos
10.7.2. Carga de archivos TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilización de archivos TFRecord para el entrenamiento de modelos

10.8. Capas de preprocesamiento de Keras

10.8.1. Utilización de la API de preprocesamiento de Keras
10.8.2. Construcción de pipelined de preprocesamiento con Keras
10.8.3. Uso de la API de preprocesamiento de Keras para el entrenamiento de modelos

10.9. El proyecto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilización de TensorFlow Datasets para la carga de datos
10.9.2. Preprocesamiento de datos con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para el entrenamiento de modelos

10.10. Construcción de una Aplicación de Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Aplicación Práctica
10.10.2. Construcción de una aplicación de Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Entrenamiento de un modelo con TensorFlow
10.10.4. Utilización de la aplicación para la predicción de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision con redes neuronales convolucionales

11.1. La Arquitectura Visual Cortex

11.1.1. Funciones de la corteza visual
11.1.2. Teorías de la visión computacional
11.1.3. Modelos de procesamiento de imágenes

11.2. Capas convolucionales

11.2.1. Reutilización de pesos en la convolución
11.2.2. Convolución D
11.2.3. Funciones de activación

11.3. Capas de agrupación e implementación de capas de agrupación con Keras

11.3.1. Pooling y Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquitecturas CNN

11.4.1. Arquitectura VGG
11.4.2. Arquitectura AlexNet
11.4.3. Arquitectura ResNet

11.5. Implementación de una CNN ResNet- usando Keras

11.5.1. Inicialización de pesos
11.5.2. Definición de la capa de entrada
11.5.3. Definición de la salida

11.6. Uso de modelos preentrenados de Keras

11.6.1. Características de los modelos preentrenados
11.6.2. Usos de los modelos preentrenados
11.6.3. Ventajas de los modelos preentrenados

11.7. Modelos preentrenados para el aprendizaje por transferencia

11.7.1. El Aprendizaje por transferencia
11.7.2. Proceso de aprendizaje por transferencia
11.7.3. Ventajas del aprendizaje por transferencia

11.8. Clasificación y Localización en Deep Computer Vision

11.8.1. Clasificación de imágenes
11.8.2. Localización de objetos en imágenes
11.8.3. Detección de objetos

11.9. Detección de objetos y seguimiento de objetos

11.9.1. Métodos de detección de objetos
11.9.2. Algoritmos de seguimiento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreo y localización

11.10. Segmentación semántica

11.10.1. Aprendizaje profundo para segmentación semántica
11.10.1. Detección de bordes
11.10.1. Métodos de segmentación basados en reglas

Módulo 12. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

12.1. Generación de texto utilizando RNN

12.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
12.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
12.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

12.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

12.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
12.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
12.2.3. Limpieza y transformación de los datos
12.2.4. Análisis de Sentimiento

12.3. Clasificación de opiniones con RNN

12.3.1. Detección de temas en los comentarios
12.3.2. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

12.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

12.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
12.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
12.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

12.5. Mecanismos de atención

12.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
12.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
12.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
12.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

12.7. Transformers para visión

12.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
12.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
12.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformers para visión

12.8. Librería de Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
12.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

12.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
12.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
12.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

12.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación Práctica

12.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
12.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Módulo 13. Autoencoders, GANs, y modelos de difusión

13.1. Representaciones de datos eficientes

13.1.1. Reducción de dimensionalidad
13.1.2. Aprendizaje profundo
13.1.3. Representaciones compactas

13.2. Realización de PCA con un codificador automático lineal incompleto

13.2.1. Proceso de entrenamiento
13.2.2. Implementación en Python
13.2.3. Utilización de datos de prueba

13.3. Codificadores automáticos apilados

13.3.1. Redes neuronales profundas
13.3.2. Construcción de arquitecturas de codificación
13.3.3. Uso de la regularización

13.4. Autocodificadores convolucionales

13.4.1. Diseño de modelos convolucionales
13.4.2. Entrenamiento de modelos convolucionales
13.4.3. Evaluación de los resultados

13.5. Eliminación de ruido de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicación de filtros
13.5.2. Diseño de modelos de codificación
13.5.3. Uso de técnicas de regularización

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Incrementar la eficiencia de la codificación
13.6.2. Minimizando el número de parámetros
13.6.3. Utilización de técnicas de regularización

13.7. Codificadores automáticos variacionales

13.7.1. Utilización de optimización variacional
13.7.2. Aprendizaje profundo no supervisado
13.7.3. Representaciones latentes profundas

13.8. Generación de imágenes MNIST de moda

13.8.1. Reconocimiento de patrones
13.8.2. Generación de imágenes
13.8.3. Entrenamiento de redes neuronales profundas

13.9. Redes adversarias generativas y modelos de difusión

13.9.1. Generación de contenido a partir de imágenes
13.9.2. Modelado de distribuciones de datos
13.9.3. Uso de redes adversarias

13.10. Implementación de los Modelos

13.10.1. Aplicación Práctica
13.10.2. Implementación de los modelos
13.10.3. Uso de datos reales
13.10.4. Evaluación de los resultados

Módulo 14. Computación bioinspirada

14.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.1.1. Introducción a la computación bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptación social

14.2.1. Computación bioinspirada basada en colonia de hormigas
14.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
14.2.3. Computación basada en nubes de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estructura general
14.3.2. Implementaciones de los principales operadores

14.4. Estrategias de exploración-explotación del espacio para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodales

14.5. Modelos de computación evolutiva (I)

14.5.1. Estrategias evolutivas
14.5.2. Programación evolutiva
14.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

14.6. Modelos de computación evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
14.6.2. Programación genética

14.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

14.7.1. Aprendizaje basado en reglas
14.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Concepto de dominancia
14.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

14.9. Redes neuronales (I)

14.9.1. Introducción a las redes neuronales
14.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

14.10. Redes neuronales (II)

14.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
14.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
14.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Módulo 15. Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones

15.1. Servicios financieros

15.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial en los servicios financieros. Oportunidades y desafíos
15.1.2. Casos de uso
15.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.1.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

15.2.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riesgos Relacionados con el uso de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario

15.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.3.2. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.4. Retail

15.4.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en Retail. Oportunidades y desafíos
15.4.2. Casos de uso
15.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.4.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.5. Industria

15.5.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en la Industria. Oportunidades y desafíos
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial en la Industria

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.6.3. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.7. Administración Pública

15.7.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en la Administración Pública. Oportunidades y desafíos
15.7.2. Casos de uso
15.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.7.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.8. Educación

15.8.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en la educación. Oportunidades y desafíos
15.8.2. Casos de uso
15.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.8.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.9. Silvicultura y agricultura

15.9.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.9.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

15.10. Recursos Humanos

15.10.1. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
15.10.2. Casos de uso
15.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de Inteligencia Artificial
15.10.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la Inteligencia Artificial

Módulo 16. Ciberseguridad y análisis de amenazas modernas con ChatGPT

16.1. Introducción a la Ciberseguridad: amenazas actuales y el rol de la Inteligencia Artificial

16.1.1. Definición y conceptos básicos de Ciberseguridad
16.1.2. Tipos de amenazas cibernéticas modernas
16.1.3. Papel de la Inteligencia Artificial en la evolución de la Ciberseguridad

16.2. Confidencialidad, integridad y disponibilidad (CIA) en la era de la Inteligencia Artificial

16.2.1. Fundamentos del modelo CIA en Ciberseguridad
16.2.2. Principios de seguridad aplicados en el contexto de Inteligencia Artificial
16.2.3. Retos y consideraciones del CIA en sistemas impulsados por Inteligencia Artificial

16.3. Uso de ChatGPT para análisis de riesgos y escenarios de amenaza

16.3.1. Fundamentos de análisis de riesgos en Ciberseguridad
16.3.2. Capacidad de ChatGPT para identificar y evaluar escenarios de amenaza
16.3.3. Beneficios y limitaciones del análisis de riesgos con Inteligencia Artificial

16.4. ChatGPT en la detección de vulnerabilidades críticas

16.4.1. Principios de detección de vulnerabilidades en sistemas de información
16.4.2. Funcionalidades de ChatGPT para apoyar en la detección de vulnerabilidades
16.4.3. Consideraciones éticas y de seguridad al usar Inteligencia Artificial en detección de fallos

16.5. Análisis de malware y ransomware asistido por Inteligencia Artificial

16.5.1. Principios básicos del análisis de malware y ransomware
16.5.2. Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas en la identificación de código malicioso
16.5.3. Desafíos técnicos y operacionales en el análisis de malware asistido por Inteligencia Artificial

16.6. Identificación de ataques comunes con Inteligencia Artificial: phishing, ingeniería social y explotación

16.6.1. Clasificación de ataques: phishing, ingeniería social y explotación
16.6.2. Técnicas de Inteligencia Artificial para la identificación y análisis de ataques comunes
16.6.3. Dificultades y limitaciones de los modelos de Inteligencia Artificial en detección de ataques

16.7. ChatGPT en la capacitación y simulación de amenazas cibernéticas

16.7.1. Fundamentos de la simulación de amenazas para formación en Ciberseguridad
16.7.2. Capacidades de ChatGPT para diseñar escenarios de simulación
16.7.3. Beneficios de la simulación de amenazas como herramienta de capacitación

16.8. Políticas de seguridad cibernética con recomendaciones de Inteligencia Artificial

16.8.1. Principios para la formulación de políticas de seguridad cibernética
16.8.2. Rol de la Inteligencia Artificial en la generación de recomendaciones de seguridad
16.8.3. Componentes clave en políticas de seguridad orientadas a Inteligencia Artificial

16.9. Seguridad en dispositivos IoT y el papel de la Inteligencia Artificial

16.9.1. Fundamentos de la seguridad en el Internet de las Cosas (IoT)
16.9.2. Capacidades de la Inteligencia Artificial para mitigar vulnerabilidades en dispositivos IoT
16.9.3. Desafíos y consideraciones específicas de Inteligencia Artificial para la seguridad de IoT

16.10. Evaluación de amenazas y respuestas asistidas por herramientas de Inteligencia Artificial

16.10.1. Principios de evaluación de amenazas en Ciberseguridad
16.10.2. Características de las respuestas automatizadas mediante Inteligencia Artificial
16.10.3. Factores críticos en la efectividad de respuestas cibernéticas con Inteligencia Artificial

Módulo 17. Detección y prevención de intrusiones usando modelos de Inteligencia Artificial Generativa

17.1. Fundamentos de sistemas IDS/IPS y el papel de la Inteligencia Artificial

17.1.1. Definición y principios básicos de los sistemas IDS e IPS
17.1.2. Principales tipos y configuraciones de IDS/IPS
17.1.3. Contribución de la Inteligencia Artificial en la evolución de los sistemas de detección y prevención

17.2. Uso de Gemini para detección de anomalías en redes

17.2.1. Conceptos y tipos de anomalías en el tráfico de red
17.2.2. Características de Gemini para el análisis de datos de red
17.2.3. Beneficios de la detección de anomalías en la prevención de intrusiones

17.3. Gemini y la identificación de patrones de intrusión

17.3.1. Principios de identificación y clasificación de patrones de intrusión
17.3.2. Técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas en la detección de patrones de amenazas
17.3.3. Tipos de patrones y comportamiento anómalo en seguridad de redes

17.4. Aplicación de modelos generativos en la simulación de ataques

17.4.1. Fundamentos de los modelos generativos en Inteligencia Artificial
17.4.2. Uso de modelos generativos para recrear escenarios de ataque
17.4.3. Ventajas y limitaciones en la simulación de ataques mediante Inteligencia Artificial generativa

17.5. Clustering y clasificación de eventos usando Inteligencia Artificial

17.5.1. Fundamentos del clustering y clasificación en la detección de intrusiones
17.5.2. Algoritmos comunes de clustering aplicados en Ciberseguridad
17.5.3. Papel de la Inteligencia Artificial en la mejora de los métodos de clasificación de eventos

17.6. Gemini en la generación de perfiles de comportamiento

17.6.1. Conceptos de perfilamiento de usuarios y dispositivos
17.6.2. Aplicación de modelos generativos en la creación de perfiles
17.6.3. Ventajas de los perfiles de comportamiento en la detección de amenazas

17.7. Análisis de Big Data para la prevención de intrusiones

17.7.1. Importancia del Big Data en la detección de patrones de seguridad
17.7.2. Métodos de procesamiento de grandes volúmenes de datos en Ciberseguridad
17.7.3. Aplicaciones de Inteligencia Artificial en el análisis y prevención basados en Big Data

17.8. Reducción de datos y selección de características relevantes con Inteligencia Artificial

17.8.1. Principios de reducción de dimensionalidad en grandes volúmenes de datos
17.8.2. Selección de características para mejorar la eficiencia de análisis de Inteligencia Artificial
17.8.3. Técnicas de reducción de datos aplicadas en Ciberseguridad

17.9. Evaluación de modelos de Inteligencia Artificial en detección de intrusos

17.9.1. Criterios de evaluación de modelos de Inteligencia Artificial en Ciberseguridad
17.9.2. Indicadores de rendimiento y precisión de los modelos
17.9.3. Importancia de la validación y evaluación constante en la Inteligencia Artificial

17.10. Implementación de un sistema de detección de intrusos potenciado con Inteligencia Artificial generativa

17.10.1. Conceptos básicos de implementación de sistemas de detección de intrusos
17.10.2. Integración de Inteligencia Artificial generativa en los sistemas IDS/IPS
17.10.3. Aspectos clave para la configuración y mantenimiento de sistemas basados en Inteligencia Artificial

Módulo 18. Criptografía moderna con asistencia de ChatGPT en la protección de datos

18.1. Principios básicos de criptografía con aplicaciones de Inteligencia Artificial

18.1.1. Conceptos fundamentales de criptografía: confidencialidad y autenticidad
18.1.2. Principales algoritmos criptográficos y su relevancia actual
18.1.3. Papel de la Inteligencia Artificial en la modernización de la criptografía

18.2. ChatGPT en la enseñanza y práctica de criptografía simétrica y asimétrica

18.2.1. Introducción a la criptografía simétrica y asimétrica
18.2.2. Comparación entre cifrado simétrico y asimétrico
18.2.3. Uso de ChatGPT en el aprendizaje de métodos criptográficos

18.3. Encriptación avanzada (AES, RSA) y recomendaciones generadas por Inteligencia Artificial

18.3.1. Fundamentos de los algoritmos AES y RSA en la encriptación de datos
18.3.2. Fortalezas y debilidades de estos algoritmos en el contexto actual
18.3.3. Generación de recomendaciones de seguridad en criptografía avanzada con Inteligencia Artificial

18.4. Inteligencia Artificial en la gestión y autenticación de claves

18.4.1. Principios de gestión de claves criptográficas
18.4.2. Importancia de la autenticación segura de claves
18.4.3. Aplicación de Inteligencia Artificial para optimizar procesos de gestión y autenticación

18.5. Algoritmos de hashing y ChatGPT en la evaluación de integridad

18.5.1. Conceptos básicos y aplicaciones de los algoritmos de hashing
18.5.2. Funciones de hash en la verificación de integridad de datos
18.5.3. Análisis y verificación de integridad de datos con ayuda de ChatGPT

18.6. ChatGPT en la detección de patrones de cifrado anómalos

18.6.1. Introducción a la detección de patrones anómalos en criptografía
18.6.2. Capacidad de ChatGPT para identificar irregularidades en datos cifrados
18.6.3. Limitaciones de los modelos de lenguaje en la detección de cifrado anómalo

18.7. Introducción a la criptografía postcuántica con simulaciones de Inteligencia Artificial

18.7.1. Fundamentos de la criptografía postcuántica y su importancia
18.7.2. Principales algoritmos postcuánticos en investigación
18.7.3. Uso de Inteligencia Artificial en simulaciones para el estudio de criptografía postcuántica

18.8. Blockchain y ChatGPT en la verificación de transacciones seguras

18.8.1. Conceptos básicos de blockchain y su estructura de seguridad
18.1.2. Rol de la criptografía en la integridad de blockchain
18.1.3. Aplicación de ChatGPT para explicar y analizar transacciones seguras

18.9. Protección de privacidad y aprendizaje federado

18.9.1. Definición y principios del aprendizaje federado
18.9.2. Importancia de la privacidad en el aprendizaje descentralizado
18.9.3. Beneficios y desafíos del aprendizaje federado para la seguridad de datos

18.10. Desarrollo de un sistema de encriptación basado en Inteligencia Artificial generativa

18.10.1. Principios básicos en la creación de sistemas de encriptación
18.10.2. Ventajas de la Inteligencia Artificial generativa en el diseño de sistemas de cifrado
18.10.3. Componentes y requisitos de un sistema de encriptación asistido por Inteligencia Artificial

Módulo 19. Análisis forense digital y respuesta a incidentes asistida por Inteligencia Artificial

19.1. Procesos forenses con ChatGPT para la identificación de evidencias

19.1.1. Conceptos básicos de análisis forense en entornos digitales
19.1.2. Etapas de identificación y recopilación de evidencias
19.1.3. Rol de ChatGPT en el apoyo a la identificación forense

19.2. Gemini y ChatGPT en la identificación y extracción de datos

19.2.1. Fundamentos de extracción de datos para análisis forense
19.2.2. Técnicas de identificación de datos relevantes
19.2.3. Contribución de la Inteligencia Artificial en la automatización del proceso de extracción

19.3. Análisis de logs y correlación de eventos con Inteligencia Artificial

19.3.1. Importancia de los logs en el análisis de incidentes
19.3.2. Técnicas de correlación de eventos para reconstruir incidentes
19.3.3. Uso de Inteligencia Artificial para identificar patrones en la correlación de logs

19.4. Recuperación de datos y restauración de sistemas usando Inteligencia Artificial

19.4.1. Principios de recuperación de datos y su importancia en forense digital
19.4.2. Técnicas de restauración de sistemas comprometidos
19.4.3. Aplicación de Inteligencia Artificial para mejorar los procesos de recuperación y restauración

19.5. Machine Learning para detección y reconstrucción de incidentes

19.5.1. Introducción a Machine Learning en la detección de incidentes
19.5.2. Técnicas de reconstrucción de incidentes con modelos de Inteligencia Artificial
19.5.3. Consideraciones éticas y prácticas en la detección de eventos

19.6. Reconstrucción de incidentes y simulación con ChatGPT

19.6.1. Fundamentos de la reconstrucción de incidentes en análisis forense
19.6.2. Capacidad de ChatGPT para crear simulaciones de incidentes
19.6.3. Limitaciones y desafíos en la simulación de incidentes complejos

19.7. Detección de actividades maliciosas en dispositivos móviles

19.7.1. Características y desafíos en el análisis forense de dispositivos móviles
19.7.2. Principales actividades maliciosas en entornos móviles
19.7.3. Aplicación de Inteligencia Artificial para identificar amenazas en dispositivos móviles

19.8. Respuesta automatizada a incidentes con flujos de trabajo Inteligencia Artificial

19.8.1. Principios de respuesta a incidentes en Ciberseguridad
19.8.2. Importancia de la automatización en la respuesta rápida a incidentes
19.8.3. Beneficios de los flujos de trabajo asistidos por Inteligencia Artificial en la mitigación

19.9. Ética y transparencia en el análisis forense con Inteligencia Artificial generativa

19.9.1. Principios éticos en el uso de Inteligencia Artificial en análisis forense
19.9.2. Transparencia y explicabilidad de modelos generativos en forense
19.9.3. Consideraciones sobre privacidad y responsabilidad en el análisis

19.10. Laboratorio de análisis forense y recreación de incidentes con ChatGPT y Gemini

19.10.1. Estructura y objetivos de un laboratorio de análisis forense
19.10.2. Beneficios de los entornos controlados para la práctica forense
19.10.3. Componentes clave para la creación de un laboratorio de simulación

Módulo 20. Modelos predictivos de defensa proactiva en Ciberseguridad usando ChatGPT

20.1. Análisis predictivo en Ciberseguridad: técnicas y aplicaciones con Inteligencia Artificial

20.1.1. Conceptos básicos de análisis predictivo en seguridad
20.1.2. Técnicas de predicción en el ámbito de Ciberseguridad
20.1.3. Aplicación de Inteligencia Artificial en la anticipación de ciberamenazas

20.2. Modelos de regresión y clasificación con soporte de ChatGPT

20.2.1. Principios de regresión y clasificación en predicción de amenazas
20.2.2. Tipos de modelos de clasificación en Ciberseguridad
20.2.3. Asistencia de ChatGPT en la interpretación de modelos predictivos

20.3. Identificación de amenazas emergentes con predicciones de ChatGPT

20.3.1. Conceptos de detección de amenazas emergentes
20.3.2. Técnicas de identificación de nuevos patrones de ataque
20.3.3. Limitaciones y precauciones en la predicción de nuevas amenazas

20.4. Redes neuronales para anticipación de ataques cibernéticos

20.4.1. Fundamentos de redes neuronales aplicadas en Ciberseguridad
20.4.2. Arquitecturas comunes para detección y predicción de ataques
20.4.3. Desafíos en la implementación de redes neuronales en defensa cibernética

20.5. Uso de ChatGPT para simulaciones de escenarios de amenaza

20.5.1. Conceptos básicos de simulación de amenazas en Ciberseguridad
20.5.2. Capacidades de ChatGPT para desarrollar simulaciones predictivas
20.5.3. Factores a considerar en el diseño de escenarios simulados

20.6. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo para optimización de defensas

20.6.1. Introducción al aprendizaje por refuerzo en Ciberseguridad
20.6.2. Algoritmos de refuerzo aplicados a estrategias de defensa
20.6.3. Beneficios y retos del aprendizaje por refuerzo en entornos de Ciberseguridad

20.7. Simulación de amenazas y respuestas con ChatGPT

20.7.1. Principios de simulación de amenazas y su relevancia en ciberdefensa
20.7.2. Respuestas automatizadas y optimizadas ante ataques simulados
20.7.3. Beneficios de la simulación para mejorar la preparación cibernética

20.8. Evaluación de precisión y efectividad en modelos predictivos de Inteligencia Artificial

20.8.1. Indicadores clave para la evaluación de modelos predictivos
20.8.2. Metodologías de evaluación de precisión en modelos de Ciberseguridad
20.8.3. Factores críticos en la efectividad de los modelos de Inteligencia Artificial en Ciberseguridad

20.9. Inteligencia Artificial en la gestión de incidentes y respuestas automatizadas

20.9.1. Fundamentos de la gestión de incidentes en Ciberseguridad
20.9.2. Rol de la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones en tiempo real
20.9.3. Desafíos y oportunidades en la automatización de respuestas

20.10. Creación de un sistema de defensa predictivo con soporte de ChatGPT

20.10.1. Principios de diseño de sistemas de defensa proactiva
20.10.2. Integración de modelos predictivos en entornos de Ciberseguridad
20.10.3. Componentes clave para un sistema de defensa predictivo basado en Inteligencia Artificial

Ahondarás en la integración de ChatGPT en el análisis de riesgos y la respuesta automatizada a incidentes, para gestionar entornos digitales de alta complejidad con precisión”