Bezpieczeństwo Cybernetyczne Zasilane AI: Zaawansowane Wykrywanie i Odpowiadanie na Zagrożenia - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać AdaBoost do budowy algorytmów boostingowych dla uczenia maszynowego z użyciem Pythona.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować niezbędne środowisko rozwojowe do budowy modeli uczenia maszynowego z AdaBoost.
• Zrozumieć podejście uczenia zespołowego oraz jak wdrożyć adaptacyjny boosting.
• Nauczyć się budowy modeli AdaBoost w celu wzmacniania algorytmów uczenia maszynowego w Pythonie.
• Używać optymalizacji hiperparametrów do zwiększania dokładności i wydajności modeli AdaBoost.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
• Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
• Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
• Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla uczestników technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, którzy chcą optymalizować modele do wykrywania złożonych wzorców w dużych danych za pomocą ram AutoML.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
• Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
• Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
• Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
• Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
• Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.

Trening prowadzony przez instruktora, stacjonarnie lub online, obejmuje różne aspekty bezpieczeństwa przedsiębiorstw, od sztucznej inteligencji po bezpieczeństwo baz danych. Zawiera również omówienie najnowszych narzędzi, procesów i podejścia potrzebnych do ochrony przed atakami.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) wprowadza w dziedzinę rozpoznawania wzorców i uczenia maszynowego. Dotyka ono praktycznych zastosowań w statystyce, informatyce, przetwarzaniu sygnałów, komputerowym rozpoznawaniu wzorców, górnictwie danych i bioinformatyce.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować podstawowe metody statystyczne do rozpoznawania wzorców.
• Wykorzystać kluczowe modele, takie jak sieci neuronowe i metody jąder do analizy danych.
• Wdrożyć zaawansowane techniki do rozwiązywania złożonych problemów.
• Poprawić dokładność prognoz łącząc różne modele.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
• Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
• Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
• Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.

Zajęcia te zanurzą studentów w interaktywnym środowisku, w którym zostaną im pokazane, jak skanować, testować, hakować i zabezpieczać własne systemy. Intensywne środowisko laboratoryjne daje każdemu uczniowi dogłębną wiedzę i praktyczne doświadczenie z obecnymi podstawowymi systemami bezpieczeństwa. Studenci zaczną od zrozumienia, jak działa obrona obwodowa, a następnie zostaną poprowadzeni do skanowania i atakowania własnych sieci, bez szkody dla prawdziwej sieci. Następnie uczniowie dowiedzą się, w jaki sposób intruzi eskalują uprawnienia i jakie kroki można podjąć w celu zabezpieczenia systemu. Studenci dowiedzą się również o wykrywaniu włamań, tworzeniu polityk, inżynierii społecznej, atakach DDoS, przepełnieniach bufora i tworzeniu wirusów. Kiedy student opuści tę intensywną 5-dniową klasę, będzie miał praktyczne zrozumienie i doświadczenie w etycznym hakowaniu.

Celem szkolenia Ethical Hacking jest:

• Ustanowienie i uregulowanie minimalnych standardów poświadczania kwalifikacji profesjonalnych specjalistów ds. bezpieczeństwa informacji w zakresie etycznych działań hakerskich.
• Poinformowanie opinii publicznej, że osoby poświadczone spełniają lub przekraczają minimalne standardy.
• Wzmocnienie etycznego hakowania jako unikalnej i samoregulującej się profesji.

Odbiorcy:

Kurs jest idealny dla osób pracujących na stanowiskach takich jak m.in:

• Inżynierowie bezpieczeństwa
• Konsultanci ds. bezpieczeństwa
• Menedżerowie ds. bezpieczeństwa
• Dyrektorzy/menedżerowie IT
• Audytorzy bezpieczeństwa
• Administratorzy systemów IT
• Administratorzy sieci IT
• Architekci sieci
• Programiści

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
• Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
• Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
• Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.

Dlaczego warto uczestniczyć?

Kurs szkoleniowy Certified Lead Ethical Hacker umożliwia rozwijanie niezbędnej ekspertyzy do wykonywania testów penetracyjnych systemów informatycznych, stosując uznane zasady, procedury i techniki testów penetracyjnych, aby zidentyfikować potencjalne zagrożenia w sieci komputerowej. Podczas tego kursu szkoleniowego zdobędziesz wiedzę i umiejętności do zarządzania projektem lub zespołem testów penetracyjnych oraz planowania i wykonywania testów pentestowych zewnętrznych i wewnętrznych, zgodnie z różnymi standardami, takimi jak Penetration Testing Standard Wykonania (PTES) i podręcznik Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Ponadto zdobędziesz również gruntowne zrozumienie, jak przygotowywać raporty i propozycje środków zaradczych. Dodatkowo, dzięki ćwiczeniom praktycznym, opanujesz techniki testów penetracyjnych i zdobędziesz umiejętności potrzebne do zarządzania zespołem pentestowym, a także komunikacji z klientem i rozwiązywaniu konfliktów.

Kurs szkoleniowy Certified Lead Ethical Hacking oferuje techniczne spojrzenie na bezpieczeństwo informatyczne za pomocą etycznego hakowania, stosując powszechne techniki takie jak zbieranie informacji i wykrywanie podatności, zarówno wewnątrz, jak i poza siecią przedsiębiorstwa.

Szkołenie jest również kompatybilne z ramą NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend.

Po opanowaniu niezbędnej wiedzy i umiejętności w zakresie etycznego hakowania, możesz przystąpić do egzaminu i ubiegać się o poświadczenie "PECB Certified Lead Ethical Hacker". Posiadając cerfikat PECB Lead Ethical Hacker, będziesz mógł udowodnić, że opanowałeś praktyczne umiejętności wykonywania i zarządzania testami penetracyjnymi zgodnie z najlepszymi praktykami.

Dla kogo jest?

• Osoby zainteresowane bezpieczeństwem IT, a zwłaszcza etycznym hakowaniem, aby dowiedzieć się więcej na ten temat lub rozpocząć proces reorientacji zawodowej.
• Specjaliści ds. bezpieczeństwa informacji i profesjonaliści, którzy chcą opanować techniki etycznego hakowania i testów penetracyjnych.
• Menedżerowie lub konsultanci, którzy chcą nauczyć się kontrolowania procesu testów penetracyjnych.
• Audytorzy, którzy chcą przeprowadzać i prowadzić profesjonalne testy penetracyjne.
• Osoby odpowiedzialne za utrzymanie bezpieczeństwa systemów informatycznych w organizacji.
• Eksperci techniczni, którzy chcą nauczyć się przygotowywać pentest.
• Specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa i członkowie zespołów bezpieczeństwa informacji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać Google’s ML Kit do budowania modeli uczenia maszynowego optymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić niezbędne środowisko rozwoju do rozpoczęcia tworzenia funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
• Integrować nowe technologie uczenia maszynowego w aplikacje Android i iOS za pomocą API ML Kit.
• Poprawiać i optymalizować istniejące aplikacje za pomocą SDK ML Kit do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.

Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców ds. danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Random Forest do budowania algorytmów uczenia maszynowego dla dużych zbiorów danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do rozpoczęcia budowania modeli uczenia maszynowego z Random Forest.
• Zrozumieć zalety Random Forest i jak go wdrożyć, aby rozwiązać problemy klasyfikacji i regresji.
• Nauczyć się obsługi dużej ilości danych i interpretacji wielu drzew decyzyjnych w Random Forest.
• Oceniać i optymalizować wydajność modeli uczenia maszynowego przez dostrajanie hiperparametrów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
• Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.

RapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
• Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
• Walidować modele uczenia maszynowego
• Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
• Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
• Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner

Odbiorcy

• Naukowcy zajmujący się danymi
• Inżynierowie
• Programiści

Format kursu

• Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.