Corso di formazione Cybersecurity Alimentata da Intelligenza Artificiale: Rilevazione e Risposta delle Minacce

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare AdaBoost per creare algoritmi di boosting per il machine learning con Python.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a creare modelli di machine learning con AdaBoost.
• Comprendere l'approccio di apprendimento ensemble e come implementare il boosting adattivo.
• Imparare a costruire modelli AdaBoost per migliorare gli algoritmi di machine learning in Python.
• Utilizzare l'ottimizzazione degli iperparametri per aumentare l'accuratezza e le prestazioni dei modelli AdaBoost.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist e alle persone meno tecniche che desiderano utilizzare Auto-Keras per automatizzare il processo di selezione e ottimizzazione di un modello di apprendimento automatico.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Automatizza il processo di addestramento di modelli di machine learning altamente efficienti.
• Cerca automaticamente i parametri migliori per i modelli di deep learning.
• Crea modelli di Machine Learning estremamente accurati.
• Usa la potenza dell'apprendimento automatico per risolvere i problemi aziendali del mondo reale.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a partecipanti con competenze tecniche e un background in machine learning che desiderano ottimizzare i modelli per rilevare pattern complessi nei grandi dati utilizzando framework AutoML.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a partecipanti con diversi livelli di esperienza che desiderano sfruttare la piattaforma AutoML di Google per creare chatbot personalizzati per varie applicazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dello sviluppo di chatbot.
• Naviga in Google Cloud Platform e accedi a AutoML.
• Preparare i dati per l'addestramento dei modelli di chatbot.
• Addestra e valuta modelli di chatbot personalizzati usando AutoML.
• Distribuisci e integra i chatbot in varie piattaforme e canali.
• Monitora e ottimizza le prestazioni del chatbot nel tempo.

Questo training guidato da istruttori in Italia (online o in sede) copre diversi aspetti della sicurezza aziendale, dall'AI alla sicurezza dei database. Include anche la copertura degli ultimi strumenti, processi e mindset necessari per proteggersi dagli attacchi.

Questa formazione interattiva guidata dal formatore (online o in sede) fornisce una introduzione al campo della riconoscimento dei modelli e dell'apprendimento automatico. Si sofferma su applicazioni pratiche in statistica, informatica, elaborazione del segnale, visione artificiale, data mining e bioinformatica.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare metodi statistici fondamentali al riconoscimento dei modelli.
• Utilizzare modelli chiave come reti neurali e metodi kernel per l'analisi dei dati.
• Mettere in pratica tecniche avanzate per la risoluzione di problemi complessi.
• Migliorare l'accuratezza delle previsioni combinando diversi modelli.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di dati che desiderano automatizzare, valutare e gestire modelli predittivi utilizzando le funzionalità di apprendimento automatico di DataRobot.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Carica i set di dati in DataRobot per analizzare, valutare e controllare la qualità dei dati.
• Crea e addestra modelli per identificare variabili importanti e raggiungere gli obiettivi di previsione.
• Interpreta i modelli per creare informazioni preziose utili per prendere decisioni aziendali.
• Monitora e gestisci i modelli per mantenere prestazioni di previsione ottimizzate.

Questa lezione immergerà gli studenti in un ambiente interattivo in cui verrà mostrato loro come scansionare, testare, hackerare e proteggere i propri sistemi. L'ambiente intensivo del laboratorio offre a ogni studente una conoscenza approfondita e un'esperienza pratica con gli attuali sistemi di sicurezza essenziali. Gli studenti inizieranno comprendendo come funzionano le difese perimetrali e poi saranno guidati nella scansione e nell'attacco delle proprie reti, nessuna rete reale viene danneggiata. Gli studenti apprendono quindi come gli intrusi aumentano i privilegi e quali misure possono essere adottate per proteggere un sistema. Gli studenti impareranno anche a conoscere il rilevamento delle intrusioni, la creazione di policy, l'ingegneria sociale, gli attacchi DDoS, gli overflow del buffer e la creazione di virus. Quando uno studente lascia questo corso intensivo di 5 giorni, avrà una comprensione pratica e un'esperienza nell'Ethical Hacking.

Lo scopo dell'Ethical Hacking Training è quello di:

• Stabilire e governare gli standard minimi per le credenziali degli specialisti della sicurezza delle informazioni professionali nelle misure di hacking etico.
• Informare il pubblico che le persone accreditate soddisfano o superano gli standard minimi.
• Rafforzare l'hacking etico come professione unica e autoregolamentata.

Pubblico:

Il Corso è ideale per coloro che lavorano in posizioni quali, a titolo esemplificativo ma non esaustivo:

• Ingegneri della sicurezza
• Consulenti per la sicurezza
• Responsabili della sicurezza
• Direttore/Manager IT
• Revisori della sicurezza
• Amministratori dei sistemi IT
• Amministratori di rete IT
• Architetti di rete
• Gli sviluppatori

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist, analisti di dati e sviluppatori che desiderano esplorare AutoML prodotti e funzionalità per creare e distribuire modelli di formazione ML personalizzati con il minimo sforzo.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora la linea di prodotti AutoML per implementare diversi servizi per vari tipi di dati.
• Prepara ed etichetta i set di dati per creare modelli ML personalizzati.
• Addestra e gestisci i modelli per produrre modelli di machine learning accurati ed equi.
• Effettua previsioni utilizzando modelli addestrati per soddisfare gli obiettivi e le esigenze aziendali.

La certificazione Certified Ethical Hacker è una certificazione di sicurezza informatica ricercata in tutto il mondo.

Questo programma incorpora istruzioni e pratica per preparare gli studenti a sostenere l'esame di certificazione CEH e l'esame pratico CEH. I candidati che superano con successo entrambi gli esami ottengono la credenziale CEH Master e la certificazione CEH.

Agli studenti viene data la possibilità di aggiungere il corso CPENT o CHFI al loro pacchetto.

La formazione per il corso Certified Penetration Testing Professional (CPENT) o per il corso Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) sarà impartita a ogni studente tramite il programma video in streaming online di EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Insegna agli studenti come applicare i concetti e gli strumenti insegnati nel programma CEH a una metodologia di pen-test in un poligono informatico dal vivo.

CHFI (Computer Forensics):
Insegna agli studenti un approccio metodologico all'informatica forense, tra cui la ricerca e il sequestro, la catena di custodia, l'acquisizione, la conservazione, l'analisi e la segnalazione di prove digitali.

Descrizione del corso

CEH fornisce una comprensione approfondita delle fasi dell'hacking etico, dei vari vettori di attacco e delle contromisure preventive. Ti insegnerà come gli hacker pensano e agiscono in modo dannoso, in modo da essere in una posizione migliore per configurare la tua infrastruttura di sicurezza e difenderti da attacchi futuri. La comprensione dei punti deboli e delle vulnerabilità del sistema aiuta le organizzazioni a rafforzare i controlli di sicurezza del sistema per ridurre al minimo il rischio di un incidente.

CEH è stato creato per incorporare un ambiente pratico e un processo sistematico in ogni dominio e metodologia di hacking etico, dandoti l'opportunità di lavorare per dimostrare le conoscenze e le competenze necessarie per ottenere le credenziali CEH. Sarai esposto a una posizione completamente diversa nei confronti delle responsabilità e delle misure necessarie per essere sicuro.

Chi dovrebbe partecipare

• Personale delle forze dell'ordine
• Amministratori di sistema
• Agenti di sicurezza
• Difesa e personale militare
• Professionisti legali
• Banchieri
• Professionisti della sicurezza

Informazioni sul Master Hacker Etico Certificato

Per ottenere la certificazione CEH Master, è necessario superare l'esame CEH Hands. L'esame pratico CEH è stato progettato per dare agli studenti la possibilità di dimostrare di essere in grado di eseguire i principi insegnati nel corso CEH. L'esame pratico richiede di dimostrare l'applicazione di tecniche di hacking etico come l'identificazione dei vettori di minaccia, la scansione della rete, il rilevamento del sistema operativo, l'analisi delle vulnerabilità, l'hacking del sistema e altro ancora.

Il CEH Practical non contiene simulazioni. Piuttosto, si metterà alla prova un intervallo live progettato per imitare una rete aziendale attraverso l'uso di macchine virtuali, reti e applicazioni live.

Completare con successo le sfide dell'esame pratico CEH è il passo successivo all'ottenimento della certificazione Certified Ethical Hacker (CEH). Il superamento con successo sia dell'esame CEH che del CEH Practical ti farà ottenere la certificazione aggiuntiva di CEH Master.

Informazioni sulla pratica dell'hacker etico certificato

Per dimostrare che sei esperto di hacking etico, mettiamo alla prova le tue abilità con sfide del mondo reale in un ambiente reale, utilizzando laboratori e strumenti che richiedono di completare specifiche sfide di hacking etico entro un limite di tempo, proprio come faresti nel mondo reale.

L'esame EC-Council CEH (Pratico) è costituito da una rete complessa che replica la rete reale di una grande organizzazione ed è costituita da vari sistemi di rete (tra cui DMZ, firewall, ecc.). Devi applicare le tue abilità di hacking etico per scoprire e sfruttare le vulnerabilità in tempo reale, controllando anche i sistemi.

Informazioni su CPENT

Il programma Certified Penetration Tester (CPENT) di EC-Council è incentrato sul pen test e ti insegnerà a lavorare in un ambiente di rete aziendale che deve essere attaccato, sfruttato, eluso e difeso. Se hai lavorato solo in reti piatte, la gamma di pratica dal vivo di CPENT ti insegnerà a portare le tue abilità al livello successivo insegnandoti a testare con la penna i sistemi IoT, i sistemi OT, nonché come scrivere i tuoi exploit, costruire i tuoi strumenti, condurre lo sfruttamento dei binari avanzati, il doppio pivot per accedere a reti nascoste, e personalizzazione di script ed exploit per entrare nei segmenti più interni della rete.

Informazioni su CHFI

Il corso Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) offre la disciplina di sicurezza della digital forensics da una prospettiva indipendente dal fornitore. CHFI è un corso completo che copre i principali scenari di indagine forense e consente agli studenti di acquisire l'esperienza pratica necessaria con varie tecniche di indagine forense e strumenti forensi standard necessari per svolgere con successo un'indagine forense informatica.

Questo corso di formazione guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a sviluppatori che desiderano utilizzare Google's ML Kit per creare modelli di machine learning ottimizzati per l'elaborazione su dispositivi mobili.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare funzionalità di machine learning per le app mobili.
• Integrare nuove tecnologie di machine learning nelle app Android e iOS utilizzando le API di ML Kit. 
• Potenziare ed ottimizzare le app esistenti utilizzando il SDK di ML Kit per l'elaborazione in dispositivo e la distribuzione.

Pattern Matching è una tecnica utilizzata per localizzare modelli specifici all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specificate all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da "Pattern Recognition" (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta specificamente ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello atteso esiste o meno.

Formato del corso

• Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto applicato a Machine Vision.

Questo corso guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e software engineers che desiderano utilizzare Random Forest per creare algoritmi di machine learning su grandi set di dati.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a costruire modelli di machine learning con Random Forest.
• Comprendere i vantaggi di Random Forest e come implementarlo per risolvere problemi di classificazione e regressione.
• Imparare a gestire grandi set di dati e interpretare più alberi decisionali in Random Forest.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni del modello di machine learning attraverso l'adjustment dei hyperparametri.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati di livello intermedio che desiderano imparare a utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impara ad applicare la metodologia CRISP-DM, a selezionare gli algoritmi di machine learning appropriati e a migliorare la costruzione e le prestazioni del modello.
• Utilizzare RapidMiner per stimare e proiettare i valori e utilizzare strumenti analitici per la previsione delle serie temporali.

RapidMiner è una piattaforma software open source per la scienza dei dati per la prototipazione e lo sviluppo rapido di applicazioni. Include un ambiente integrato per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, il text mining e l'analitica predittiva. 

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare RapidMiner Studio per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico e la distribuzione di modelli predittivi. 

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare RapidMiner
• Preparare e visualizzare i dati con RapidMiner
• Convalidare i modelli di Machine Learning
• Combina i dati e crea modelli predittivi
• Rendi operativa l'analitica predittiva all'interno di un processo aziendale
• Risoluzione dei problemi e ottimizzazione RapidMiner

Pubblico

• Scienziati dei dati
• Ingegneri
• Gli sviluppatori

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.