1.1. ¿Qué es la ciberseguridad?

• Amenazas digitales
• Ciberdelincuentes
• Importancia de la seguridad digital

1.2. ¿Qué es la inteligencia artificial?

• Definición y conceptos clave
• Aplicaciones en la vida cotidiana y la industria

1.3. IA y ciberseguridad: ¿Cómo se relacionan?

• Detección de amenazas y ataques
• Automatización de procesos de seguridad
• Protección de datos y privacidad

1.4. Técnicas de análisis de datos para la ciberseguridad

• Minería de datos
• Visualización de datos
• Análisis estadístico

2.1. Seguridad de redes y comunicaciones

• Modelos de seguridad de red
• Seguridad de las comunicaciones
• Seguridad de los protocolos de red

2.2. Criptografía y seguridad de datos

• Principios básicos de criptografía
• Cifrado simétrico y asimétrico
• Funciones hash

2.3. Seguridad de sistemas operativos y aplicaciones

• Vulnerabilidades comunes en sistemas operativos y aplicaciones
• Técnicas de hacking y penetración
• Prevención de ataques

2.4. Identificación y autenticación de usuarios

• Sistemas de autenticación
• Gestión de identidades
• Políticas de seguridad de autenticación

2.5. Gestión de incidentes y continuidad del negocio

• Procesos de gestión de incidentes
• Evaluación de riesgos y medidas de mitigación
• Continuidad del negocio y planes de recuperación ante desastres.

3.1. Aprendizaje automático y sus algoritmos

• Clasificación y regresión
• Métodos de clustering
• Métodos de agrupamiento

3.2. Redes neuronales y deep learning

• Arquitecturas de redes neuronales
• Entrenamiento de redes neuronales
• Técnicas de regularización y optimización

3.3. Procesamiento del lenguaje natural

• Extracción de características y análisis de sentimientos
• Procesamiento de lenguaje natural para la detección de amenazas
• Técnicas de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje natural

3.4. Visión por computadora

• Procesamiento de imágenes y vídeos
• Técnicas de aprendizaje automático para la detección de objetos
• Análisis de imágenes para la ciberseguridad

3.5. Robótica y sistemas autónomos

• Arquitecturas y sistemas autónomos
• Sistemas autónomos para la ciberseguridad
• Desarrollo de sistemas autónomo

4.1. Introducción al aprendizaje automático en la ciberseguridad

• Conceptos básicos de aprendizaje automático
• Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo
• Aplicaciones del aprendizaje automático en la ciberseguridad

4.2. Preparación de los datos para el aprendizaje automático

• Selección y extracción de características relevantes
• Limpieza y preprocesamiento de datos
• Transformación de datos para el aprendizaje automático

4.3. Modelos de aprendizaje automático para la ciberseguridad

• Árboles de decisión y bosques aleatorios
• Redes neuronales y aprendizaje profundo
• Clasificadores bayesianos y lógica difusa

4.4. Evaluación y validación de modelos de aprendizaje automático en la ciberseguridad

• Métricas de evaluación de modelos de aprendizaje automático
• Validación cruzada y conjunto de entrenamiento/prueba
• Análisis de curvas de aprendizaje y curvas de validación

4.5. Aplicaciones del aprendizaje automático en la ciberseguridad

• Detección de intrusiones y anomalías
• Análisis de comportamiento del usuario
• Análisis de vulnerabilidades y amenazas
• Análisis de logs y registros