91080
AI+ Security Level 3™ 1 rok z egzaminem

• Leverage Deep Learning for Cyber Defense - Rozwijaj umiejętności w zakresie stosowania modeli głębokiego uczenia w zaawansowanych przypadkach użycia zabezpieczeń, takich jak wykrywanie złośliwego oprogramowania, identyfikacja phishingu i predykcyjna analiza zagrożeń.
• Apply AI to Cloud and Container Security - Uzyskaj wgląd w to, jak sztuczna inteligencja zwiększa ochronę platform chmurowych i aplikacji kontenerowych, koncentrując się na skalowalności, automatyzacji i proaktywnym łagodzeniu zagrożeń.
• Strengthen Identity and Access Management with AI - Naucz się wykorzystywać sztuczną inteligencję do poprawy weryfikacji tożsamości, optymalizacji systemów kontroli dostępu i zabezpieczania procesów uwierzytelniania.
• Protect IoT Environments with AI - Dowiedz się, jak AI radzi sobie z wyzwaniami bezpieczeństwa specyficznymi dla IoT, od wykrywania zagrożonych urządzeń po ochronę protokołów komunikacyjnych.

Idealnymi kandydatami do tego certyfikatu są

• Eksperci ds. cyberbezpieczeństwa
• Eksperci w dziedzinie technologii informatycznych
• Analitycy specjalizujący się w bezpieczeństwie
• Przyszli profesjonaliści w dziedzinie cyberbezpieczeństwa
• Specjaliści w zakresie zgodności i zarządzania ryzykiem
• Liderzy w świecie biznesu i kadra kierownicza korporacji
• Nauczyciele i instruktorzy
• Urzędnicy państwowi i przedstawiciele organów ścigania

• Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego dla inżynierii bezpieczeństwa
• Uczenie maszynowe na potrzeby wykrywania zagrożeń i reagowania na nie
• Głębokie uczenie dla aplikacji bezpieczeństwa
• Sztuczna inteligencja w zabezpieczeniach
• Sztuczna inteligencja w zabezpieczeniach sieci
• Sztuczna inteligencja w zabezpieczeniach punktów końcowych
• Inżynieria systemów bezpieczeństwa AI
• Sztuczna inteligencja dla bezpieczeństwa chmur i kontenerów
• Sztuczna inteligencja i blockchain dla bezpieczeństwa
• Sztuczna inteligencja w zarządzaniu tożsamością i dostępem (IAM)
• Sztuczna inteligencja dla bezpieczeństwa fizycznego i IoT
• Projekt Capstone - Inżynieria systemów bezpieczeństwa AI

Nie są wymagane żadne obowiązkowe warunki wstępne, ale zalecane są następujące:

• Certyfikat AI+ Security Level 1™ & 2™: Pomyślnie ukończone podstawowe i zaawansowane szkolenie z zakresu bezpieczeństwa AI.
• Programowanie w języku Python (średniozaawansowane/zaawansowane): Biegła znajomość języka Python, w tym frameworków głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow i PyTorch.
• Wiedza z zakresu uczenia maszynowego: Solidne zrozumienie głębokiego uczenia się, przeciwstawnej sztucznej inteligencji i technik szkolenia modeli.
• Biegłość w zakresie cyberbezpieczeństwa (zaawansowana): Umiejętność wykrywania zagrożeń, reagowania na incydenty oraz zabezpieczania sieci i punktów końcowych.
• Sztuczna inteligencja w inżynierii bezpieczeństwa: Umiejętność wykorzystania sztucznej inteligencji do zarządzania tożsamością i dostępem (IAM), bezpieczeństwa IoT i bezpieczeństwa fizycznego.
• Bezpieczeństwo chmury i kontenerów: Doświadczenie w zakresie bezpieczeństwa chmury, konteneryzacji i technologii blockchain.
• Linux & Command-Line Mastery: Zaawansowane umiejętności wiersza poleceń z praktycznym doświadczeniem w korzystaniu z narzędzi bezpieczeństwa w środowiskach Linux.