Курс за обучение по AI-Powered Cybersecurity: Threat Detection & Response

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за данни научни работници и софтуерни инженери, които искат да използват AdaBoost за изграждане на алгоритми за бустинг за машинно обучение с Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка, за да започнат изграждането на модели за машинно обучение с AdaBoost.
• Разберат подхода за обучение с ансамбли и как да имплементират адаптивен бустинг.
• Научат как да изграждат модели с AdaBoost, за да подобряват алгоритмите за машинно обучение в Python.
• Използват настройка на хиперпараметри, за да увеличат точността и ефективността на моделите с AdaBoost.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, както и към по-малко технически лица, които желаят да използват Auto-Keras за автоматизиране на процеса на избор и оптимизиране на модел за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Автоматизирайте процеса на обучение на високоефективни модели за машинно обучение.
• Автоматично търсене на най-добрите параметри за модели за дълбоко обучение.
• Изградете високоточни модели за машинно обучение.
• Използвайте силата на машинното обучение за решаване на бизнес проблеми от реалния свят.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за технически участници с опит в машинно обучение, които желаят да оптимизират модели за откриване на сложни образци в големи данни, използвайки AutoML рамки.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници с различни нива на опит, които желаят да използват платформата на Google AutoML за изграждане на персонализирани чатботове за различни приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на разработката на chatbot.
• Навигирайте в Google Cloud Platform и отворете AutoML.
• Подгответе данни за обучение на чатбот модели.
• Обучете и оценете персонализирани модели на чатбот с помощта на AutoML.
• Разположете и интегрирайте chatbots в различни платформи и канали.
• Наблюдавайте и оптимизирайте ефективността на chatbot във времето.

Това обучение под ръководството на инструктор в България (онлайн или на място) покрива различните аспекти на корпоративната сигурност – от изкуствен разум до бази данни. Той също включва информация за последните инструменти, процеси и менталитет, необходими за защита от нападения.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), представлява въведение в областта на разпознаването на модели и машинното обучение. Той засяга практическото приложение в статистика, компютърни науки, обработка на сигнали, компютърно зрение, миниране на данни и биоинформатика.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Прилагат основни статистически методи в разпознаването на модели.
• Използват ключови модели като невронни мрежи и метод на ядра за анализ на данни.
• Имплементират напреднали техники за решения на сложни проблеми.
• Повишават точността на предвиждането чрез комбиниране на различни модели.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и анализатори на данни, които желаят да автоматизират, оценяват и управляват прогнозни модели, използвайки възможностите за машинно обучение на DataRobot.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Заредете набори от данни в DataRobot, за да анализирате, оцените и проверите качеството на данните.
• Изградете и обучете модели за идентифициране на важни променливи и постигане на целите за прогнозиране.
• Интерпретирайте модели, за да създадете ценни прозрения, които са полезни при вземането на бизнес решения.
• Наблюдавайте и управлявайте модели, за да поддържате оптимизирана производителност на прогнозиране.

Този клас ще потопи учениците в интерактивна среда, където ще им бъде показано как да сканират, тестват, хакват и защитават собствените си системи. Интензивната лабораторна среда дава на всеки студент задълбочени познания и практически опит с настоящите основни системи за сигурност. Студентите ще започнат, като разберат как работят периметровите защити и след това ще бъдат въведени в сканиране и атакуване на собствените им мрежи, нито една реална мрежа не е наранена. След това учениците научават как нарушителите ескалират привилегиите и какви стъпки могат да бъдат предприети за защита на системата. Студентите ще научат също за откриване на проникване, създаване на политики, социално инженерство, DDoS атаки, препълване на буфери и създаване на вируси. Когато ученик напусне този интензивен 5-дневен клас, той ще има практически познания и опит в етичното хакерство.

Целта на обучението по етично хакерство е да:

• Установете и управлявайте минимални стандарти за акредитиране на професионални специалисти по информационна сигурност в мерките за етично хакерство.
• Информирайте обществеността, че акредитираните лица отговарят или надвишават минималните стандарти.
• Утвърждаване на етичното хакване като уникална и саморегулираща се професия.

Публика:

Курсът е идеален за работещи на позиции като, но не само:

• Инженери по сигурността
• Консултанти по сигурността
• Мениджъри по сигурността
• ИТ директор/мениджъри
• Одитори по сигурността
• ИТ системни администратори
• ИТ мрежови администратори
• Мрежови архитекти
• Разработчици

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, анализатори на данни и разработчици, които желаят да изследват AutoML продукти и функции, за да създадат и внедрят персонализирани модели за обучение на ML с минимални усилия.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разгледайте продуктовата линия AutoML, за да приложите различни услуги за различни типове данни.
• Подгответе и етикетирайте набори от данни, за да създадете персонализирани ML модели.
• Обучете и управлявайте модели за създаване на точни и честни модели за машинно обучение.
• Правете прогнози, като използвате обучени модели, за да посрещнете бизнес целите и нуждите.

Сертификацията Certified Ethical Hacker (CEH) е търсена киберсигурна сертификация по цял свят.

Тази програма включва обучение и практика, за да подготвят студентите за изпита CEH както и за практическия изпит CEH. Кандидатите, които успешно преминат двете изпита, получават сертификацията CEH Master, както и своето удостоверение CEH.

Студентите имат възможност да добавят курс CPENT или CHFI към своя пакет.

Обучението за курса Certified Penetration Testing Professional (CPENT) или Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) ще бъде предложено на всеки студент чрез онлайн програмата EC-Council с саморитмирано обучение и потоково видео.

CPENT (Pen-test):
Научава студентите как да прилагат концепциите и инструментите, преподавани в програмата CEH, към методология за пентест в реално киберполе.

CHFI (Компютърна криминалистика):
Научава студентите на методологичен подход към компютърната криминалистика, включително търсене и задържане, ланцетна последователност, придобиване, запазване, анализиране и докладване на цифрови доказателства.

Описание на курса

CEH предоставя детайлно разбиране на фазите на етичното хакерство, различните вектори на атака и предпазващи срещу тях мерки. Ще научите как хакерите мислят и действат злонамерено, за да бъдете по-добре подготвени за настройването на вашата сигурностна инфраструктура и защитата срещу бъдещи атаки. Разбирането на системните слабости и уязвимостите помага на организации да заздравят контролите над системната сигурност, за да минимизират риска от инцидент.

CEH е изграден с цел включване на практичен окружение и систематичен процес по всеки аспект и методология на етичното хакерство, давайки ви възможност да работите към доказването необходимите знания и умения за получаване на удостоверението CEH. Ще бъдете изложени на напълно различен подход към отговорностите и мерките, които са необходими за сигурността.

За кого е предназначена

• Персонал на органите на правоприлагането
• Администратори на системи
• Офицери по сигурност
• Персонал от обороната и военните сили
• Юридически професионалисти
• Банкири
• Сигурни професионалисти

За сертифициран етичен хакер Master (CEH)

За да получите удостоверението CEH Master, трябва да преминете практическият изпит CEH. Практичният изпит CEH е предназначен да даде на студентите възможност да докажат, че могат да приложат принципите, преподавани в курса CEH. Практичният изпит изисква от вас да демонстрирате прилагането на етични хакерски техники като идентификация на угрози, сканиране на мрежи, разпознаване на операционна система, анализ на уязвимости, хакване на системи и други.

Практичният изпит CEH не съдържа симуляции. Споменатите ви ще предизвикат реално поле, което е разработено да имитира корпоративна мрежа чрез употребата на живи виртуални машини, мрежи и приложения.

Успешното завършване на предизвикателствата от практическия изпит CEH е следващият кадър след получаването на удостоверението Certified Ethical Hacker (CEH). Успешно преминаването на двете изпита, CEH и CEH Practical, ви дава допълнителното удостоверение CEH Master.

За Certified Ethical Hacker Practical

За да докажете, че сте умели в етичното хакерство, тестваме вашите способности с реални предизвикателства в реално окружение, използвайки лаборатории и инструменти, които изискват от вас да завършите конкретни етични хакерски предизвикателства в определен срок, както бихте ги решавали в реалния свят.

Изпитът EC-Council CEH (Practical) се състои от сложна мрежа, която имитира реалната мрежа на голяма организация и включва различни мрежови системи (включително DMZ, Firewalls и др.). Трябва да приложите вашите етични хакерски умения, за да откривате и използвате реални уязвимости в реално време, като също така аудирате системите.

За CPENT

Програмата Certified Penetration Tester (CPENT) на EC-Council е цялостно насочена към пентест и ще ви научи да работите в корпоративното мрежово окружение, което трябва да бъде атакувано, използвано, премахнато и защитено. Ако сте работили само в плоски мрежи, CPENT-овото реално поле за практика ще вас учи да подобрите навършенията си чрез изучаването на пентест на системи IoT и OT, както и на това как да пишете собствените си експлоити, да строите собствени инструменти, да провеждате напреднато бинарно използване, двойна прехвърляне за достъп до скрити мрежи и персонализация на скриптове и експлоити, за да влезете в най-вътрешните сегменти на мрежата.

За CHFI

Курсът Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) предлага дисциплината на цифровата криминалистика от независим вендорски перспектива. CHFI е цялостен курс, покриващ основните сценарии за проучване и позволяващ на студентите да придобият необходимия практически опит с различни техники за проучване и стандартизираните инструменти, които са необходими за успешното провеждане на компютърно-криминално проучване.

Товата обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към разработчици, които искат да използват Google’s ML Kit за създаване на машинни модели, оптимизирани за обработка на мобилни устройства.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте необходимата среда за разработка за създаване на характеристики на машинно обучение за мобилни приложения.
• Интегрирайте нови технологии за машинно обучение в Android и iOS приложения, използвайки ML Kit API-та.
• Улучшавайте и оптимизирайте съществуващи приложения, използвайки ML Kit SDK за обработка и развертане на устройството.

Pattern Matching е техника, използвана за локализиране на определени модели в изображение. Може да се използва за определяне на съществуването на определени характеристики в заснето изображение, например очаквания етикет върху дефектен продукт във фабрична линия или определените размери на компонент. Той е различен от "Pattern Recognition" (който разпознава общи модели, базирани на по-големи колекции от свързани проби) по това, че конкретно диктува какво търсим, след което ни казва дали очакваният модел съществува или не.

Формат на курса

• Този курс представя подходите, технологиите и алгоритмите, използвани в областта на съпоставянето на шаблони, както се прилага към Machine Vision.

Товата обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към данъчни учени и софтуерни инженери, които искат да използват Random Forest за изграждане на алгоритми за машинно обучение за големи набори данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят необходимата разработвателска среда за започване на изграждане на модели за машинно обучение с Random forest.
• Разберат предимствата на Random Forest и как да го имплементират за решаване на класификационни и регресионни проблеми.
• Научат как да обработват големи набори данни и да интерпретират множество решаващи дървета в Random Forest.
• Оценят и оптимизират производителността на моделите за машинно обучение чрез настройване на хиперпараметрите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни на средно ниво, които искат да се научат как да използват RapidMiner за оценка и проектиране на стойности и да използват аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете се да прилагате методологията CRISP-DM, да изберете подходящи алгоритми за машинно обучение и да подобрите изграждането и производителността на модела.
• Използвайте RapidMiner, за да оцените и проектирате стойности и да използвате аналитични инструменти за прогнозиране на времеви редове.

RapidMiner е софтуерна платформа за научни данни с отворен код за бързо създаване и разработка на прототипи на приложения. Той включва интегрирана среда за подготовка на данни, машинно обучение, задълбочено обучение, копаене на текст и прогнозен анализ.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват RapidMiner Studio за подготовка на данни, машинно обучение и внедряване на предсказуем модел.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте RapidMiner
• Подгответе и визуализирайте данни с RapidMiner
• Валидирайте модели за машинно обучение
• Комбиниране на данни и създаване на прогнозни модели
• Операционализиране на прогнозния анализ в рамките на бизнес процес
• Отстраняване на неизправности и оптимизиране RapidMiner

Публика

• Учени по данни
• Инженери
• Разработчици

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.