Workshop

Adversarial Learning: El Arte de Engañar a la IA

Descubre cómo los atacantes pueden engañar a la Inteligencia Artificial y aprende las estrategias que utilizan las organizaciones para construir modelos más seguros, robustos y confiables.

Fecha 02 Jul 2026
Hora 20:00 h
Duración 120 min
Modalidad Virtual
Lugar Online

Sobre este evento

La adopción de la Inteligencia Artificial está creciendo aceleradamente en empresas e instituciones; sin embargo, pocos profesionales conocen que los modelos de IA pueden ser engañados, manipulados o incluso comprometidos mediante técnicas especializadas conocidas como Adversarial Learning.

En este workshop, dirigido por Luis Lucas, exploraremos cómo funcionan los ataques adversariales, cuáles son las vulnerabilidades más comunes en modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa, y qué estrategias pueden implementarse para fortalecer la seguridad y resiliencia de estos sistemas.

A través de ejemplos reales y demostraciones prácticas, los participantes descubrirán cómo pequeñas modificaciones en datos, imágenes o instrucciones pueden alterar significativamente las decisiones de una IA. Asimismo, conocerán mecanismos de defensa como Adversarial Training, validación de datos, evaluación de robustez y buenas prácticas para el desarrollo de soluciones inteligentes seguras.

Este evento está orientado a profesionales de tecnología, analistas de datos, científicos de datos, especialistas en ciberseguridad, desarrolladores de IA y líderes de innovación que buscan comprender los riesgos asociados a la Inteligencia Artificial moderna y prepararse para los desafíos de seguridad del futuro.

Qué obtendrás

  • Comprenderás las principales amenazas contra la IA
  • Identificarás vulnerabilidades en modelos inteligentes
  • Aprenderás técnicas de defensa y mitigación
  • Conocerás casos reales de ataques adversariales
  • Fortalecerás tus conocimientos en IA y ciberseguridad moderna
Luis Lucas
Lead Data Scientist (Banco de la Nación del Perú)

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Gratuito · Cupos limitados

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