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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.
JUEVES 2 DE JULIO
México · Centroamérica
7PM
Perú · Colombia
8PM
Chile
9PM
Argentina
10PM
España
3AM (03 Jul)
Horarios calculados desde la hora registrada (Hora base: Perú (PET))
Mira la grabación cuando quieras. Ideal para repasar conceptos, tomar notas o compartir con tu equipo.
Lead Data Scientist (Banco de la Nación del Perú)
Lead Data Scientist Especialista en Inteligencia Artificial y Big DataProfesional en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial con más de diez años de experiencia liderando proyectos de analítica avanzada, machine learning y Big Data en instituciones financieras y entidades públicas. Actualmente se desempeña como Lead Data Scientist en el Banco de la Nación del Perú, impulsando iniciativas de analítica predictiva para la toma de decisiones estratégicas. Su trayectoria incluye el desarrollo de modelos de Deep Learning y Machine Learning en SUNAT, experiencia en tecnologías Hadoop y Spark, investigación aplicada en salud y mercado laboral, así como docencia universitaria en Inteligencia Artificial y Deep Learning.
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.
En convenio con:
