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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos: La Ley de IA de la UE para equipos técnicos
- Obligaciones y terminología relevantes para desarrolladores y operadores
- Comprensión de las prácticas prohibidas según el Artículo 4 desde una perspectiva técnica
- Mapeo de los requisitos legales a controles de ingeniería
Ciclo de vida de desarrollo seguro y conforme
- Estructura de repositorios y política como código para proyectos de IA
- Revisión de código y comprobaciones estáticas automatizadas para patrones de riesgo
- Gestión de dependencias y cadena de suministro para componentes de modelos
Diseño de pipelines CI/CD para el cumplimiento
- Etapas del pipeline: compilación, pruebas, validación, empaquetado, despliegue
- Integración de puertas de gobernanza y comprobaciones de política automatizadas
- Inmutabilidad de artefactos y seguimiento del origen
Pruebas, validación y controles de seguridad de modelos
- Pruebas de validación de datos y detección de sesgo
- Pruebas de rendimiento, robustez y resiliencia ante ataques adversarios
- Criterios de aceptación automatizados e informes de pruebas
Registro de modelos, versionado y trazabilidad
- Uso de MLflow o equivalentes para la genealogía de modelos y metadatos
- Versionado de modelos y conjuntos de datos para la reproducibilidad
- Registro de la procedencia y producción de artefactos listos para auditoría
Controles de tiempo de ejecución, monitoreo y observabilidad
- Instrumentación para el registro de entradas, salidas y decisiones
- Monitoreo de deriva de modelos, deriva de datos y métricas de rendimiento
- Alertas, reversión automatizada y despliegues canarios
Seguridad, control de acceso y protección de datos
- IAM de privilegios mínimos para entornos de entrenamiento y servicio de modelos
- Protección de datos de entrenamiento y inferencia en reposo y en tránsito
- Gestión de secretos y prácticas de configuración segura
Capacidad de auditoría y recopilación de evidencia
- Generación de registros legibles por máquina y resúmenes legibles por humanos
- Empaquetado de evidencia para evaluaciones de conformidad y auditorías
- Políticas de retención y almacenamiento seguro de artefactos de cumplimiento
Respuesta a incidentes, informes y remedios
- Detección de presuntas prácticas prohibidas o incidentes de seguridad
- Pasos técnicos para el aislamiento, la reversión y la mitigación
- Preparación de informes técnicos para la gobernanza y los reguladores
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo y despliegue de software
- Experiencia con la contenerización y conceptos básicos de Kubernetes
- Familiaridad con el control de versiones basado en Git y las prácticas CI/CD
Público Objetivo
- Desarrolladores que construyen o mantienen componentes de IA
- Ingenieros de DevOps y de plataforma responsables del despliegue
- Administradores que gestionan infraestructura y entornos de tiempo de ejecución