Fundamentos de ciencia de datos

• Aprendizaje supervisado, semisupervisado, no supervisado
  y por refuerzo.
• Fundamentos de Neuralnets y Aprendizaje Profundo.
• Machine Learning para ciberseguridad. Casos de uso.
• Taller: Uso de Python para la implementación de modelos
  de clasificación (casos de uso generales).
• Taller: Uso de Python para la implementación de modelos
  de clusterización (casos de uso generales).
• Taller: Uso de Python para la implementación de grafos.

Inteligencia artificial sobre controles de seguridad

• Identificación de herramientas.
• Desarrollo.
• Gestión de vulnerabilidades.
• Comportamientos anómalos.
• Taller: Desarrollo de un modelo de clasificación para caso
  de uso de ciberseguridad (dataset demo).
• Taller: Desarrollo de un modelo de clustering para caso de uso de ciberseguridad (dataset demo).
• Taller: Desarrollo de un modelo basado en grafos para caso de uso de ciberseguridad (dataset demo).

Machine Learning en la Estrategia de Ciberseguridad

• Enfoque de defensa proactivas y medidas de seguridad
  adaptativa.
• Modelamiento de Amenazas.
• Estrategias de Detección y Contención.
• Taller: Selección de modelos adecuados por posibles
  escenarios de ciberseguridad.