AI-drevet Cybersecurity: Trusselopplevelse & Responser Treningskurs

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og softwareutviklere som ønsker å bruke AdaBoost til å bygge boosting-algoritmer for maskinlæring med Python.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med AdaBoost.
• Forstå ensemblæringsmetoden og hvordan man implementerer adaptiv boosting.
• Lære å bygge AdaBoost-modeller for å forbedre maskinlæringsalgoritmer i Python.
• Bruke hyperparameterjustering for å øke nøyaktigheten og ytelsen til AdaBoost-modeller.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i <lok> (online eller på stedet) er rettet mot biologer som ønsker å forstå hvordan AlphaFold fungerer og bruke AlphaFold-modeller som veiledning i deres eksperimentelle studier.

Et sluttføringen av denne opplæringen, deltakerne vil være i stand til å:

• Forstå de grunnleggende prinsippene bak AlphaFold.
• Lære hvordan AlphaFold fungerer.
• Lære hvordan man tolker AlphaFold-prediksjoner og resultater.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med varierende ekspertisenivåer som ønsker å utnytte Googles AutoML-plattform for å bygge tilpassede chatbots for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om chatbot-utvikling.
• Naviger i Googgle Cloud Platform og få tilgang til AutoML.
• Forbered data for trening av chatbot-modeller.
• Tren og evaluer tilpassede chatbot-modeller ved å bruke AutoML.
• Distribuer og integrer chatbots i ulike plattformer og kanaler.
• Overvåk og optimaliser chatbot-ytelsen over tid.

Denne instruktørledede, live opplæringen i Norge (online eller på stedet) dekker ulike aspekter ved foretaks sikkerhet, fra kunstig intelligens til databasesikkerhet. Den inkluderer også en oversikt over de nyeste verktøyene, prosessene og tankegang som trengs for å beskytte seg mot angrep. 

Denne instruktørledede, live opplæring i Norge (online eller på sted) gir en introduksjon til feltet med mønstergjenkjenning og maskinlæring. Den berører praktiske anvendelser innen statistikk, datavitenskap, signalbehandling, datasyntese, datamining og bioinformasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke kjerne statistiske metoder til mønstergjenkjenning.
• Bruk nøkkelmodeller som neurale nettverk og kjerne-metoder for dataanalyse.
• Implementere avanserte teknikker for komplekse problemstillinger.
• Forbedre prediksjonsnøyaktigheten ved å kombinere forskjellige modeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og dataanalytikere som ønsker å automatisere, evaluere og administrere prediktive modeller ved å bruke DataRobots maskinlæringsfunksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Last inn datasett i DataRobot for å analysere, vurdere og kvalitetssjekke data.
• Bygg og tren modeller for å identifisere viktige variabler og møte prediksjonsmål.
• Tolke modeller for å skape verdifull innsikt som er nyttig for å ta forretningsbeslutninger.
• Overvåk og administrer modeller for å opprettholde en optimalisert prediksjonsytelse.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, datavitere og AI-praktikere som ønsker å utnyttet TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikke og optimalisere AI-modeller ved hjelp av TensorFlow Lite.
• Implementere TensorFlow Lite-modeller på forskjellige kantenheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og optimalisering.
• Implementere praktiske Edge AI-applikasjoner ved hjelp av TensorFlow Lite.

Denne klassen vil fordype elevene i et interaktivt miljø hvor de vil bli vist hvordan de kan skanne, teste, hacke og sikre sine egne systemer. Det laboratorieintensive miljøet gir hver student inngående kunnskap og praktisk erfaring med gjeldende essensielle sikkerhetssystemer. Studentene vil begynne med å forstå hvordan perimeterforsvar fungerer og deretter bli ledet til å skanne og angripe sine egne nettverk, ingen reell nettverk blir skadet. Studentene lærer deretter hvordan inntrengere eskalerer privilegier og hvilke skritt som kan tas for å sikre et system. Studentene vil også lære om Intrusion Detection, Policy Creation, Social Engineering, DDoS-angrep, Buffer Overflows og Virus Creation. Når en student forlater denne intensive 5-dagers timen, vil de ha praktisk forståelse og erfaring med etisk hacking.

Formålet med opplæringen i etisk hacking er å:

• Etablere og styre minimumsstandarder for legitimasjon av profesjonelle informasjonssikkerhetsspesialister i etiske hackingtiltak.
• Informer publikum om at legitimerte personer oppfyller eller overskrider minimumsstandardene.
• Styrke etisk hacking som et unikt og selvregulerende yrke.

Publikum:

Kurset er ideelt for de som jobber i stillinger som, men ikke begrenset til:

• Sikkerhetsingeniører
• Sikkerhetskonsulenter
• Sikkerhetsledere
• IT-direktør/ledere
• Sikkerhetsrevisorer
• IT-systemadministratorer
• IT-nettverksadministratorer
• Nettverksarkitekter
• Utviklere

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, dataanalytikere og utviklere som ønsker å utforske AutoML-produkter og funksjoner for å lage og distribuere tilpassede ML-treningsmodeller med minimal innsats.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk produktlinjen AutoML for å implementere forskjellige tjenester for ulike datatyper.
• Forbered og merk datasett for å lage tilpassede ML-modeller.
• Tren og administrer modeller for å produsere nøyaktige og rettferdige maskinlæringsmodeller.
• Lag spådommer ved å bruke opplærte modeller for å møte forretningsmål og behov.

Kubeflow er et open-source-plattform designet for å forenkle bygging, trening og distribusjon av maskinlæringsoppgaver på Kubernetes.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot beginner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bygge pålitelige ML-arbeidsflyter ved hjelp av Kubeflow.

Etter fullføring av denne treningen, vil deltakerne ha oppnådd ferdighetene til å:

• Navigere i Kubeflow-økosystemet og kjernekomponenter.
• Bygge gjentakelige arbeidsflyter med Kubeflow Pipelines.
• Kjøre skalerbare treningstasker på Kubernetes.
• Serve maskinlæringsmodeller effektivt ved hjelp av Kubeflow Serving.

Kursformat

• Veiledede presentasjoner og kolaborative diskusjoner.
• Hands-on lab med reelle Kubeflow-komponenter.
• Praktiske øvelser for å bygge end-to-end ML-arbeidsflyter.

Kursanpassningsalternativer

• Tilpassede versjoner av denne treningen kan arrangeres for å tilpasses teamets teknologistakk og prosjektbehov.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere som ønsker å bygge, distribuere og administrere arbeidsflyter for maskinlæring på Kubernetes.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Kubeflow på stedet og i skyen.
• Bygg, distribuer og administrer ML-arbeidsflyter basert på Docker containere og Kubernetes.
• Kjør hele maskinlæringspipelines på forskjellige arkitekturer og skymiljøer.
• Bruke Kubeflow til å skape og administrere Jupyter-notatbøker.
• Bygg ML-trening, justering av hyperparametere og betjening av arbeidsbelastninger på tvers av flere plattformer.

Hvorfor bør du delta?

Det sertifiserte Lead Ethical Hacker-kurset gir deg den nødvendige ekspertenisen til å utføre informasjonssystemets intrusjonstester ved å bruke anerkjente prinsipper, prosedyrer og intrusjonstesteteknikker for å identifisere potensielle trusler i et datanettverk. Under dette kurset vil du få kunnskap og ferdigheter til å lede en intrusjonstesteprosjekt eller team, samt planlegge og utføre interne og eksterne pentests i henhold til ulike standarder som Penetration Testing Execution Standard (PTES) og Open Source Security Testing Methodology Manual (OSSTMM). Dessuten vil du også få en grundig forståelse av hvordan man skriver rapporter og tiltaksforslag. Gjennom praktiske øvelser vil du kunne mestre intrusjonstesteteknikker og oppnå de ferdighetene som trengs til å lede et pentest-team, samt kundekommunikasjon og konflikthåndtering.

Det sertifiserte Lead Ethical Hacking-kurset gir en teknisk synsvinkel på informasjonssikkerhet gjennom etisk hacking, ved å bruke vanlige teknikker som informasjonsinnsamling og sårbarhetsdetektering, både inne i og utenfor et bedriftsnettverk.

Kurset er også kompatibelt med NICE (The National Initiative for Cybersecurity Education) Protect and Defend rammen.

Etter at du har mestret den nødvendige kunnskapen og ferdighetene i etisk hacking, kan du ta eksamenen og søke om "PECB Certified Lead Ethical Hacker"-merkingen. Ved å ha en PECB Lead Ethical Hacker-sertifikat, vil du kunne demonstrere at du har fått de praktiske ferdighetene for å utføre og lede intrusjonstester i henhold til beste praksis.

Hvem bør delta?

• Individuer som er interessert i IT-sikkerhet, og spesielt etisk hacking, enten for å lære mer om emnet eller for å starte en prosess med yrkesomorientering.
• Informasjonssikkerhetsansvarlige og fagpersoner som ønsker å mestre teknikkene for etisk hacking og intrusjonstesting.
• Leder eller konsulenter som ønsker å lære hvordan man kontrollerer intrusjonstesteprosessen.
• Auditorer som ønsker å utføre og lede profesjonelle intrusjonstester.
• Personer som er ansvarlige for vedlikehold av informasjonssystemenes sikkerhet i en organisasjon.
• Tekniske ekspertersom ønsker å lære hvordan man forbereder en pentest.
• Sykmeldede profesjonelle og informasjonssikkerhetsteamets medlemmer.

Dette instruktørledede, live trening (online eller på sted) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke Google’s ML Kit til å bygge maskinlæringsmodeller som er optimalisert for prosessering på mobile enheter.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Sette opp den nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne med utvikling av maskinlæringsfunksjoner for mobile apps.
• Integrere nye maskinlæringsteknologier i Android- og iOS-apper ved bruk av ML Kit APIs.
• Forbedre og optimalisere eksisterende appar ved bruk av ML Kit SDK for on-device prosessering og utplassering.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot dataforskere og programvareutviklere som ønsker å bruke Random Forest til å bygge maskinlæringsalgoritmer for store datasett.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Opprette den nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å bygge maskinlæringsmodeller med Random Forest.
• Forstå fordelene med Random Forest og hvordan man implementerer den for å løse klassifiserings- og regresjonsproblemer.
• Lære å håndtere store datasett og tolke flere beslutningstre i Random Forest.
• Vurdere og optimalisere maskinlæringsmodellens ytelse ved å justere hyperparametrene.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere på middels nivå som ønsker å lære å bruke RapidMiner til å estimere og projisere verdier og bruke analytiske verktøy for tidsserieprognoser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær å bruke CRISP-DM-metodikken, velg passende maskinlæringsalgoritmer og forbedre modellkonstruksjon og ytelse.
• Bruk RapidMiner til å estimere og projisere verdier, og bruk analytiske verktøy for tidsserieprognoser.