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SUMMARY:Cybersecurity Summer BootCamp 2021
DESCRIPTION:El Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) y la Organización de Estados Americanos (OEA) organizan anualmente el Cybersecurity Summer BootCamp\, un programa internacional de capacitación especializado en ciberseguridad dirigido a Policy Makers\, Fuerzas y Cuerpos de Seguridad\, Ministerio Fiscal\, Jueces y Magistrados y Especialistas de Centros de Respuesta a Incidentes Cibernéticos. \nEste año 2021 se llevará a cabo la sexta edición de este evento\, ya consolidado como un evento único y de referencia a nivel internacional\, que apuesta por ofrecer una formación puntera en materia de ciberseguridad y que aspira a seguir creciendo.
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SUMMARY:Ciberseguridad en movilidad – OMSP
DESCRIPTION:Durante la ponencia se presentará el proyecto OMSP (acrónimo de Open Mobility Security Project)\, un proyecto abierto dedicado a estandarizar un marco de controles técnicos para evaluar la seguridad a nivel de hacking en todo tipo de vehículos. Inspirado por el popular proyecto OWASP\, se decidió lanzar OMSP como un proyecto abierto\, para que la comunidad pudiera involucrarse\, contribuyendo con su conocimiento y experiencia en el campo y\, por lo tanto\, mejorando la ciberseguridad de nuestros vehículos. \n \nDirigido a\nA todo el público apasionado por la tecnología e interesado en la ciberseguridad de los vehículos conectados. Ciberseguridad aplicada a la Movilidad Conectada.
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SUMMARY:¿Qué es el machine learning y cómo utilizarlo para la detección de fake news?
DESCRIPTION:En los últimos años se ha producido un gran desarrollo de la ciencia da datos y con ello se han generalizado conceptos como Business Intelligence\, Big Data\, Machine Learning\, Deep Learning o Inteligencia Artificial. \n\n\nDe forma paralela\, se han desarrollo múltiples casos de uso en los que gracias a la explotación de los datos se han logrado optimizar muchos procesos además de realizar acciones que hasta hace unos pocos años eran imposibles. \nEn el presente taller formativo se analizarán los diferentes conceptos expuestos en el primer párrafo además de conocer los diferentes tipos de modelos de Machine Learning existentes\, en función de sus casos de uso. Por último\, se mostrará un ejemplo práctico sobre cómo se pueden utilizar estos modelos para la detección de “fake news”. \n \nDirigido a\nEste taller está dirigido tanto a personas que tengan conocimientos de programación y quieran adentrarse en el mundo del Machine Learning\, como para personas que no tengan conocimientos de programación y que estén interesados en conocer las posibilidades que ofrece el Machine Learning y como se podrían beneficiar de ello a través de una plataforma en la que\, a golpe de “click” y de una manera intuitiva\, pueden disponer de un sistema basado en Machine Learning sin necesidad de programarlo. \nPrograma\n1. Conceptos básicos en el ámbito del dato: \n\nBusiness Intelligence.\nBig Data.\nMachine Learning.\nDeep Learning.\ne. Inteligencia Artificial.\n\n2. Modelos de Machine Learning: \n\nModelos Supervisados:\n\n– Modelos de Clasificación.\n– Modelos de Regresión. \n\nModelos no Supervisados.\nInterpretación de los resultados.\n\n3. Como aplicar el Machine Learning a la detección de “fake news”: \n\nCarga y Exploración de datos.\nTransformación de los datos para utilizar PLN y ML.\nDetección de patrones en la redacción de “fake news” mediante modelos simples.\nDetección de fake news mediante Machine Learning y Deep Learning.\n\n4. Uso de una aplicación para la detección de “fake news”.
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