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 водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) обхваща различните аспекти на корпоративната сигурност, от AI до сигурността на базата данни. Той също така включва покритие на най-новите инструменти, процеси и начин на мислене, необходими за защита от атаки.

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.

Сертифицираният етичен хакер е търсен сертификат за киберсигурност в целия свят.

Тази програма включва инструкции и практика, за да подготви студентите да се явят на изпита за сертифициране на CEH, както и на практическия изпит на CEH. Кандидатите, които преминат успешно и двата изпита, печелят CEH Master Credential, както и своя CEH сертификат.

Студентите имат избор да добавят курса CPENT или CHFI към своя пакет.

Обучението или за курса за сертифициран специалист по тестване на проникване (CPENT), или за курса за криминалист по компютърни хакери (CHFI) ще бъде дадено на всеки студент чрез онлайн, самообучаваща се, поточно видео програма на EC-Council.

CPENT (Pen-тест):
Обучава студентите как да прилагат концепциите и инструментите, преподавани в програмата CEH, към методология за тестване на писалка в кибер диапазон на живо.

CHFI (Компютърна криминалистика):
Обучава студентите на методологичен подход към компютърната криминалистика, включително търсене и изземване, верига на пазене, придобиване, запазване, анализ и докладване на цифрови доказателства.

Описание на курса

CEH предоставя задълбочено разбиране на фазите на етично хакване, различни вектори на атака и превантивни мерки за противодействие. Ще ви научи как хакерите мислят и действат злонамерено, така че ще бъдете в по-добра позиция да настроите вашата инфраструктура за сигурност и да се защитите срещу бъдещи атаки. Разбирането на слабостите и уязвимостите на системата помага на организациите да засилят своите контроли за сигурност на системата, за да минимизират риска от инцидент.

CEH е създаден, за да включи практическа среда и систематичен процес във всеки домейн и методология на етично хакерство, като ви дава възможност да работите за доказване на необходимите знания и умения, необходими за постигане на пълномощията на CEH. Ще бъдете изложени на съвсем различна позиция по отношение на отговорностите и мерките, необходими за сигурност.

Кой трябва да присъства

• Персонал на правоприлагащите органи
• Системни администратори
• Служители по сигурността
• Отбрана и военен персонал
• Юридически специалисти
• Банкери
• Професионалисти по сигурността

Относно сертифицирания майстор по етични хакери

За да спечелите CEH Master сертификат, трябва да издържите практическия изпит CEH. Практическият изпит CEH е създаден, за да даде на студентите шанс да докажат, че могат да изпълняват принципите, преподавани в курса CEH. Практическият изпит изисква от вас да демонстрирате прилагането на техники за етично хакване, като идентифициране на вектор на заплаха, мрежово сканиране, откриване на операционна система, анализ на уязвимости, системно хакване и др.

CEH Practical не съдържа симулации. По-скоро ще предизвикате гама на живо, която е проектирана да имитира корпоративна мрежа чрез използването на живи виртуални машини, мрежи и приложения.

Успешното завършване на предизвикателствата, открити в практическия изпит CEH, е следващата стъпка след получаване на сертификат за сертифициран етичен хакер (CEH). Успешното преминаване както на изпита CEH, така и на CEH Practical ще ви спечели допълнителна сертификация на CEH Master.

Относно сертифицирания етичен хакер Практика

За да докажем, че имате умения в етичното хакване, ние тестваме способностите ви с предизвикателства от реалния свят в реална среда, като използваме лаборатории и инструменти, изискващи от вас да изпълните конкретни предизвикателства за етично хакване в рамките на определен срок, точно както бихте се сблъскали в реалния свят.

Изпитът EC-Council CEH (Практически) се състои от сложна мрежа, която възпроизвежда реалната мрежа на голяма организация и се състои от различни мрежови системи (включително DMZ, защитни стени и др.). Трябва да приложите уменията си за етично хакерство, за да откриете и използвате уязвимостите в реално време, като същевременно одитирате системите.

Относно CPENT

Програмата Certified Penetration Tester (CPENT) на EC-Council е изцяло за теста с писалка и ще ви научи да работите в корпоративна мрежова среда, която трябва да бъде атакувана, експлоатирана, избягвана и защитавана. Ако сте работили само в плоски мрежи, наборът от практики на живо на CPENT ще ви научи да изведете уменията си на следващото ниво, като ви научи да тествате с писалка IoT системи, OT системи, както и как да пишете свои собствени експлойти, да създавате свои собствени инструменти, провеждане на усъвършенствана експлоатация на бинарни файлове, двойно завъртане за достъп до скрити мрежи и персонализиране на скриптове и експлойти, за да влезете в най-вътрешните сегменти на мрежата.

Относно CHFI

Курсът за съдебно следовател на компютърни хакери (CHFI) предоставя дисциплината за сигурност на дигиталната криминалистика от неутрална по отношение на доставчика гледна точка. CHFI е изчерпателен курс, обхващащ основни сценарии за съдебномедицинско разследване и позволяващ на студентите да придобият необходимия практически опит с различни техники за криминалистично разследване и стандартни криминалистични инструменти, необходими за успешно извършване на компютърно криминалистично разследване.

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.