AI-vezérelt Cyberszabadság: Haladó Fenyegetésfelismerés és Válaszreakció Képzés

Ez interaktív, oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a gépes tanulással Python nyelven foglalkozó adattudósok és szoftverfejlesztők számára, akik az AdaBoost algoritmust szeretnék felhasználni erősítő algoritmusok létrehozására.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AdaBoost-al gondolkodómodellek építéséhez szükséges fejlesztőkörnyezet beállítására.
• Megértik az együttműködő tanulási megközelítést és tudják alkalmazni az adaptív erősítést.
• Tudják, hogyan építsenek AdaBoost-modelleket a Python gépes tanulási algoritmusok erősítésére.
• Továbbfejleszthetik az AdaBoost-modellek pontosítottságát és teljesítményét a hiperparaméter-optimálással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, valamint kevésbé technikai személyeknek szól, akik szeretnék a Auto-Keras segítségével automatizálni a gépi tanulási modell kiválasztásának és optimalizálásának folyamatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja a rendkívül hatékony gépi tanulási modellek betanítási folyamatát.
• Automatikusan keresse meg a legjobb paramétereket a mély tanulási modellekhez.
• Építsen nagyon pontos gépi tanulási modelleket.
• Használja a gépi tanulás erejét valós üzleti problémák megoldására.

Ez oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban tapasztalt technikai résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni a modelleket, hogy bonyolult mintákat észleljenek nagy mennyiségű adatokban AutoML keretrendszerekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) különböző szintű szakértelemmel rendelkező résztvevőket céloz meg, akik szeretnék kihasználni az Google AutoML platformját, hogy testreszabott chatbotokat készítsenek különböző alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a chatbot fejlesztésének alapjait.
• Navigáljon az Google Cloud Platformon, és nyissa meg a AutoML-t.
• Adatok előkészítése a chatbot modellek betanításához.
• Tanítson és értékeljen egyéni chatbot modelleket a AutoML használatával.
• Telepítse és integrálja a chatbotokat különböző platformokra és csatornákra.
• A chatbot teljesítményének nyomon követése és optimalizálása az idő múlásával.

Ez az oktatási program, amit Magyarország (online vagy terhel) formában tartanak, a vállalati biztonság különböző aspektusainak elemzésére koncentrál, AI-től adatbázis-biztonságon keresztül. Ezen felül bemutatja a támadások elleni védelemhez szükséges legújabb eszközöket, folyamatokat és gondolkodásmódot.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) bemutatkozik a mintafelismerés és a gépi tanulás területébe. Érinti a gyakorlati alkalmazásokat a statisztikában, az informatikában, a jelelkészítésben, a számítógépes látásban, az adatbányászatban és a bioinformatikában.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Alapvető statisztikai módszereket alkalmaznak a mintafelismerésre.
• Fő modelleket, mint például neurális hálózatokat és keresőmódszereket használnak az adatelemzésre.
• Fejlett technikákat valósítanak meg bonyolult problémamegoldásra.
• Növelik a előrejelzés pontosságát különböző modellek kombinálásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és adatelemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni, értékelni és kezelni a prediktív modelleket a DataRobot gépi tanulási képességeivel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Töltsön be adatkészleteket a DataRobot-ba az adatok elemzéséhez, értékeléséhez és minőségellenőrzéséhez.
• Építsen és képezzen modelleket a fontos változók azonosításához és az előrejelzési célok eléréséhez.
• A modellek értelmezésével értékes betekintést nyerhet, amelyek hasznosak az üzleti döntések meghozatalában.
• A modellek figyelése és kezelése az optimalizált előrejelzési teljesítmény fenntartása érdekében.

Ez az óra elmeríti a diákokat egy interaktív környezetbe, ahol megmutatják, hogyan szkennelhetik, tesztelhetik, hackelhetik és biztosíthatják saját rendszereiket. A laborintenzív környezet minden hallgatónak mélyreható ismereteket és gyakorlati tapasztalatokat ad a jelenlegi alapvető biztonsági rendszerekkel kapcsolatban. A hallgatók azzal kezdik, hogy megértik, hogyan működnek a peremvédelem, majd rávezetik őket, hogy átvizsgálják és megtámadják saját hálózataikat. Egyetlen valódi hálózat sem sérül. A tanulók ezt követően megtanulják, hogy a behatolók hogyan növelik a jogosultságokat, és milyen lépéseket lehet tenni a rendszer biztonsága érdekében. A hallgatók a behatolásészlelésről, az irányelvek létrehozásáról, a szociális tervezésről, a DDoS-támadásokról, a puffertúlcsordulásról és a vírusok létrehozásáról is tanulnak. Amikor egy diák elhagyja ezt az intenzív 5 napos órát, megszerzi az etikus hackelés megértését és tapasztalatát.

Az Ethical Hacking tréning célja, hogy:

• Minimális szabványok létrehozása és szabályozása a professzionális információbiztonsági szakértők hitelesítésére az etikus hackelési intézkedések terén.
• Tájékoztassa a nyilvánosságot, hogy a hitelesített személyek megfelelnek vagy meghaladják a minimumkövetelményeket.
• Erősítse meg az etikus hackelést, mint egyedülálló és önszabályozó szakmát.

Közönség:

A tanfolyam ideális azok számára, akik olyan pozíciókban dolgoznak, mint, de nem kizárólagosan:

• Biztonsági mérnökök
• Biztonsági Tanácsadók
• Biztonsági vezetők
• IT igazgató/vezetők
• Biztonsági auditorok
• IT rendszergazdák
• IT hálózati rendszergazdák
• Hálózati építészek
• Fejlesztők

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak, adatelemzőknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének felfedezni AutoML termékeket és szolgáltatásokat egyéni ML képzési modellek létrehozásához és bevezetéséhez minimális erőfeszítéssel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fedezze fel a AutoML termékcsaládot, hogy különféle szolgáltatásokat valósítson meg különböző adattípusokhoz.
• Adatkészletek előkészítése és címkézése egyéni ML-modellek létrehozásához.
• Tanítson és kezeljen modelleket pontos és tisztességes gépi tanulási modellek létrehozásához.
• Készítsen előrejelzéseket képzett modellek segítségével, hogy megfeleljen az üzleti céloknak és igényeknek.

A Certified Ethical Hacker tanúsítvány világszerte keresett kiberbiztonsági tanúsítvány.

Ez a program magában foglalja az oktatást és a gyakorlatot, hogy a hallgatók felkészüljenek a CEH minősítő vizsgára, valamint a CEH gyakorlati vizsgára. Azok a pályázók, akik mindkét vizsgát sikeresen letették, megkapják a CEH Master bizonyítványt és a CEH tanúsítványt.

A hallgatók választhatnak, hogy a CPENT vagy a CHFI tanfolyamot adják hozzá a csomagjukhoz.

A(z) Certified Penetration Testing Professional (CPENT) vagy a Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) tanfolyamon minden hallgató részt vesz a EC-Council online, saját ütemű, streaming videoprogramján keresztül.

CPENT (tollteszt):
Megtanítja a hallgatóknak, hogyan alkalmazzák a CEH programban tanított fogalmakat és eszközöket egy tollteszt módszertanára élő kibertartományban.

CHFI (számítógépes kriminalisztika):
Megtanítja a hallgatóknak a számítógépes kriminalisztika módszertani megközelítését, beleértve a kutatást és lefoglalást, a felügyeleti láncot, a digitális bizonyítékok megszerzését, megőrzését, elemzését és jelentését.

A kurzus leírása

A CEH mélyreható ismereteket nyújt az etikus hackelési fázisokról, a különféle támadási vektorokról és a megelőző ellenintézkedésekről. Megtanítja Önnek, hogyan gondolkodnak és viselkednek a hackerek rosszindulatúan, így jobb helyzetben lesz a biztonsági infrastruktúra beállításához és a jövőbeli támadások elleni védekezéshez. A rendszer gyengeségeinek és sebezhetőségeinek megértése segít a szervezeteknek megerősíteni rendszerbiztonsági ellenőrzéseiket, hogy minimalizálják az incidensek kockázatát.

A CEH-t úgy hozták létre, hogy gyakorlati környezetet és szisztematikus folyamatot építsenek be minden etikai hackelési területen és módszertanban, lehetőséget adva Önnek arra, hogy a CEH-jogosultság eléréséhez szükséges ismeretek és készségek bizonyítása érdekében dolgozzon. Teljesen más testtartásnak lesz kitéve a biztonsághoz szükséges felelősségekkel és intézkedésekkel kapcsolatban.

Kinek érdemes részt vennie

• A rendvédelmi alkalmazottak
• Rendszergazdák
• Biztonsági tisztek
• Védelmi és katonai személyzet
• Jogi szakemberek
• Bankárok
• Biztonsági szakemberek

A Certified Ethical Hacker Masterről

A CEH Master minősítés megszerzéséhez le kell tennie a CEH gyakorlati vizsgát. A CEH gyakorlati vizsga célja, hogy lehetőséget adjon a hallgatóknak annak bizonyítására, hogy képesek végrehajtani a CEH tanfolyamon tanított igazgatókat. A gyakorlati vizsgán be kell mutatnia az etikus hackelési technikák alkalmazását, mint például a fenyegetés vektor-azonosítása, a hálózati szkennelés, az operációs rendszer észlelése, a sebezhetőség elemzése, a rendszer hackelése stb.

A CEH gyakorlat nem tartalmaz szimulációkat. Inkább egy olyan élő tartományban lesz kihívás, amelyet úgy terveztek, hogy utánozzon egy vállalati hálózatot élő virtuális gépek, hálózatok és alkalmazások használatával.

A Certified Ethical Hacker (CEH) minősítés megszerzése után a következő lépés a CEH gyakorlati vizsgán talált kihívások sikeres teljesítése. A CEH vizsga és a CEH gyakorlat sikeres letétele további CEH Master bizonyítványt szerez.

A Certified Ethical Hacker gyakorlatról

Annak bizonyítására, hogy jártas az etikus hackelésben, valós környezetben teszteljük képességeit valós kihívásokkal, laboratóriumok és eszközök segítségével, amelyek megkövetelik, hogy meghatározott etikai hackelési kihívásokat teljesítsenek meghatározott időn belül, ahogyan a való Világ.

A EC-Council CEH (Gyakorlati) vizsga egy komplex hálózatból áll, amely egy nagy szervezet valós hálózatát replikálja, és különféle hálózati rendszerekből áll (beleértve a DMZ-t, a tűzfalakat stb.). Alkalmaznia kell etikus hackelési készségeit a valós idejű sebezhetőségek felfedezéséhez és kihasználásához, miközben a rendszereket is auditálja.

A CPENT-ről

A EC-Council Certified Penetration Tester (CPENT) programja a tolltesztről szól, és megtanítja Önt, hogy olyan vállalati hálózati környezetben teljesítsen, amelyet meg kell támadni, ki kell használni, ki kell kerülni és meg kell védeni. Ha eddig csak lapos hálózatokban dolgozott, a CPENT élő gyakorlati kínálata megtanítja Önnek, hogy a következő szintre emelje készségeit azáltal, hogy megtanítja az IoT-rendszerek és az OT-rendszerek tolltesztére, valamint arra, hogyan írjon saját exploitokat, építsen fel sajátot. eszközök, fejlett bináris fájlok kiaknázása, dupla pivot a rejtett hálózatok eléréséhez, valamint a szkriptek és exploitok testreszabása a hálózat legbelső szegmenseibe való bejutáshoz.

A CHFI-ről

A Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) tanfolyam szállítósemleges szemszögből mutatja be a digitális kriminalisztika biztonsági tudományát. A CHFI egy átfogó kurzus, amely lefedi a főbb kriminalisztikai nyomozási forgatókönyveket, és lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzenek különféle igazságügyi szakértői vizsgálati technikákkal és szabványos törvényszéki eszközökkel, amelyek szükségesek a számítógépes törvényszéki nyomozás sikeres végrehajtásához.

Ez oktatói vezérlésű, élő képzés (online vagy helyszínen) arra irányul, hogy a fejlesztők Google ML Kit-et használhassanak mobilkészülékeken történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modellek létrehozására.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítására mobilalkalmazások gépi tanulási funkcionalitásainak fejlesztéséhez.
• Új gépi tanulási technológiák integrálására Android és iOS alkalmazásokba ML Kit API-k használatával. 
• Meglévő alkalmazások fejlesztésére és optimalizálására ML Kit SDK használatával készüléken történő feldolgozásra és telepítésre.

A Pattern Matching a képen belüli meghatározott minták megkeresésére használt technika. Használható a rögzített képen belüli meghatározott jellemzők meglétének meghatározására, például a gyári soron lévő hibás termék várható címkéje vagy egy alkatrész meghatározott méretei. Ez abban különbözik az "Pattern Recognition"-től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményei alapján ismer fel általános mintákat), mivel konkrétan megszabja, hogy mit keresünk, majd megmondja, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tanfolyam formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintaillesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a Machine Vision esetében.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a olyan adattudósoknak és szoftverfejlesztőknek szánva, akik szeretnének Random Forest használni nagy adathalmazokkal való gépi tanulási algoritmusok létrehozásához.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A szükséges fejlesztői környezet beállítása a gépi tanulási modellek Random Forest használatával történő létrehozásához.
• A Random Forest előnyeinek megértése és a klasszifikációs és regressziós problémák megoldására történő alkalmazása.
• Nagy adathalmazok kezelése és a Random Forest több döntésfában történő értelmezése.
• A gépi tanulási modell teljesítményének értékelése és optimalizálása hiperparaméterek beállításával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják a RapidMiner-t értékek becslésére és előrevetítésére, valamint analitikai eszközöket idősor-előrejelzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a CRISP-DM módszertan alkalmazását, válassza ki a megfelelő gépi tanulási algoritmusokat, és javítsa a modell felépítését és teljesítményét.
• Használja a RapidMiner-t az értékek becsléséhez és előrevetítéséhez, és használjon elemző eszközöket az idősorok előrejelzéséhez.

RapidMiner egy nyílt forráskódú adattudományi szoftverplatform az alkalmazások gyors prototípus-készítéséhez és fejlesztéséhez. Integrált környezetet tartalmaz adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz, mély tanuláshoz, szövegbányászathoz és prediktív elemzéshez.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a RapidMiner Stúdiót adat-előkészítéshez, gépi tanuláshoz és prediktív modellbeépítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítés és konfigurálás RapidMiner
• Adatok előkészítése és megjelenítése a RapidMiner segítségével
• Érvényesítse a gépi tanulási modelleket
• Keverje össze az adatokat és hozzon létre prediktív modelleket
• Operacionalizálja a prediktív elemzést egy üzleti folyamaton belül
• Hibaelhárítás és optimalizálás RapidMiner

Közönség

• Adattudósok
• Mérnökök
• Fejlesztők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.