Unit 1: Introducción a la Seguridad en ML
Unit 2: Tipos de Ataques Adversarios
Unit 3: Vulnerabilidades Comunes en ML
Introducción a los Ataques Adversarios y Defensas para Ingenieros de Machine Learning sin Experiencia Previa
Domina los fundamentos de los ataques adversarios y las defensas en Machine Learning para construir y desplegar sistemas de ML robustos y seguros en producción.
Unit 1: Fundamentos de la Robustez y Defensas
Unit 2: Estrategias de Defensa Activas
Unit 3: Detección y Herramientas de Mitigación