IMPORTANTE: Los valores de este training están expresados en USD (dólares estadounidenses).
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📍 Sede: Plaza Galicia - Leiva 4070, Ciudad Autónoma de Buenos Aires.
En la era de los modelos de inteligencia artificial generativa, con el despliegue de aplicaciones multiagente construidas sobre modelos de lenguaje masivos (LLMs o Large Language Models), la seguridad de estos sistemas se ha convertido en un tema crítico. El prompt hacking, en sus distintas versiones, consiste de distintas técnicas utilizadas por los atacantes para manipular y engañar a los modelos de lenguaje, lo que puede tener consecuencias graves en la seguridad y la privacidad de los datos. En este curso ahondaremos en qué son y cómo funcionan los LLMs, lo que ayudará a entender por qué son susceptibles de este tipo de ataques. Asimismo, exploraremos distintas técnicas ofensivas y defensivas para tener un conocimiento más integral de cómo pueden prevenirse o mitigarse este tipo de ataques.
Objetivos
Comprender qué son y cómo funcionan los modelos de lenguaje masivos y cómo pueden ser vulnerados.
Entender las distintas técnicas de prompt hacking y sus efectos en aplicaciones que se construyen sobre motores de IA.
Analizar los riesgos y consecuencias de los ataques de prompt hacking.
Desarrollar habilidades para identificar y mitigar ataques prompt hacking.
Requisitos previos
Estecurso está dedicado a personas quetrabajen en desarrollo de aplicaciones que utilicen motores de IA(e.g., ChatGPT, Claude, Gemini) así como también a quienes se dediquen a la seguridad de aplicaciones montadas sobre motores de IA.
Python y manejo de consola es excluyente(i.e., si sólo conocen Windows, deberían sabercómo correr un script Python desde Powershell).
Otros conocimientos útiles, pero no requeridos, son conocimientos básicos de LLMs (i.