IA que respeta la privacidad: domina la protección de datos en machine learning y modelos IA.
Duración
800 Horas
Módulos
16 Módulos
Nivel
Diplomado
Modalidad
Online
Seis pilares que estructuran la privacidad en el machine learning.
El Diplomado en Protección de datos en machine learning y modelos IA es una formación de 800 horas diseñada para construir IA que respete la privacidad. Combina los datos de entrenamiento y el Privacy by Design en ML, la anonimización, la privacidad diferencial y el federated learning y los ataques de privacidad, las decisiones automatizadas, el sesgo y el AI Act para que protejas los datos en un proyecto de machine learning, desde el primer día.
No te formamos en IA sin privacidad, sino en la frontera: el ML trata datos personales y plantea riesgos de privacidad propios y nuevos.
Email: contacto@isecd.com
El ML trata datos personales y plantea riesgos nuevos. Aprendes a construir IA que respeta la privacidad, en la frontera entre datos e inteligencia artificial.
Datos de entrenamiento, Privacy by Design, privacidad diferencial, federated learning, ataques, sesgo y AI Act, todo lo que la privacidad en ML pone en juego.
La privacidad en la IA es la especialidad de mayor proyección. Unir machine learning y privacidad es un perfil escaso y muy demandado.
Vídeos cortos, lecturas dirigidas y material descargable para asimilar los conceptos clave de cada bloque sin perder tiempo en relleno académico.
Proyectos de ML reales donde aplicas la privacidad diferencial, el federated learning y mitigas los ataques, replicando la privacidad de un modelo en un marco guiado.
Escenarios basados en proyectos de ML reales: el entrenamiento, el sesgo y las decisiones automatizadas que harás conformes de verdad.
Especialista en privacidad de ML
ML engineer con privacidad
Enlace entre datos, ML y cumplimiento
Consultor de privacidad e IA
Las empresas que entrenan IA con datos personales deben proteger la privacidad en el modelo, y buscan perfiles que apliquen la privacidad diferencial y el federated learning.
Las tecnológicas que desarrollan IA a gran escala necesitan ingenieros que protejan el dato en el modelo y cumplan el AI Act, un perfil de frontera muy escaso en el mercado.
Los equipos de ciencia de datos entrenan modelos sobre dato personal y valoran a quien encaje la privacidad en el ciclo del ML sin frenar el rendimiento del modelo.
Sanidad y banca entrenan modelos con dato muy sensible y demandan perfiles que apliquen el federated learning y la privacidad diferencial para explotarlo sin exponer a nadie.
Las firmas que asesoran en IA y protección de datos buscan expertos que unan el machine learning con el RGPD y el AI Act, un servicio en plena explosión de demanda.
La privacidad en el ML es un frente técnico de vanguardia, una salida escasa y muy bien pagada a medida que la IA se entrena sobre cada vez más dato personal.
Es proteger los datos personales al entrenar y desplegar modelos, con técnicas como la privacidad diferencial y el federated learning. Importa ahora porque la IA aprende de datos personales y puede memorizarlos o filtrarlos, y el RGPD y el AI Act exigen proteger la privacidad en todo el ciclo del modelo.
Cubre la privacidad en el machine learning, los datos de entrenamiento, el Privacy by Design en ML, la anonimización y seudonimización, la privacidad diferencial, el federated learning, los ataques de privacidad a modelos, las decisiones automatizadas, el sesgo, la explicabilidad, la evaluación de impacto y el AI Act.
El de privacidad e IA es más regulatorio: el AI Act, el gobierno y la ética. Este es más técnico: cómo proteger el dato dentro del modelo con privacidad diferencial, federated learning y defensa frente a ataques. Uno mira la regulación y el otro la ingeniería de la privacidad en el ML.
Puedes trabajar como especialista en privacidad de ML, como ML engineer con privacidad o como puente entre datos, ML y cumplimiento. Es un perfil de frontera muy escaso y bien pagado, porque une el machine learning con la protección de datos que el RGPD y el AI Act exigen sobre los modelos.
Sí, conviene tener base de ML o de datos: el diplomado aplica la privacidad al ciclo real del modelo. Encaja en perfiles de datos, ML e IA. Lo que sí conviene traer es esa base técnica, porque aquí se protege el dato dentro del entrenamiento y del modelo, no solo sobre el papel.
Sí. Cuentas con un tutor especializado que resuelve tus dudas técnicas, revisa tu progreso en los ejercicios y te orienta cuando un caso se atasca. No estudias en solitario.
Al superar el programa recibes el título de Diplomado en Protección de datos en machine learning y modelos IA, que acredita las 800 horas de formación y las competencias prácticas adquiridas.
Sí. Ofrecemos pago fraccionado sin intereses para que distribuyas el importe de la matrícula en cómodas mensualidades. Tu asesor te explica las opciones disponibles según tu caso.
Cursos especializados en proteger información sensible bajo los marcos legales más exigentes. Cada programa combina técnica de cifrado, cumplimiento normativo y casos reales del sector regulado donde aplicarás lo aprendido.
