AI-Powered Cybersecurity: Advanced Threat Detection & Response Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a AdaBoost segítségével szeretnének fellendíteni a gépi tanuláshoz szükséges algoritmusokat az Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási modellek felépítéséhez a AdaBoost segítségével.
• Ismerje meg az együttes tanulási megközelítést és az adaptív boosting végrehajtásának módját.
• Tanulja meg, hogyan készíthet AdaBoost modelleket a gépi tanulási algoritmusok javítására az Python-ben.
• Használja a hiperparaméter-hangolást a AdaBoost modellek pontosságának és teljesítményének növelésére.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a gépi tanulásban jártas műszaki szakembereket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni a gépi tanulási modelleket, amelyeket a big data komplex mintáinak észlelésére használnak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Különféle nyílt forráskódú AutoML eszközök telepítése és értékelése (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA stb.)
• Tanítson kiváló minőségű gépi tanulási modelleket.
• Hatékonyan oldja meg a különböző típusú felügyelt gépi tanulási problémákat.
• Csak a szükséges kódot írja be az automatizált gépi tanulási folyamat elindításához.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a vállalati biztonság különböző aspektusait fedi le, az AI-tól az adatbázis-biztonságig. Tartalmazza a támadások elleni védelemhez szükséges legújabb eszközöket, folyamatokat és gondolkodásmódot is.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik a Weka-t szeretnék használni adatbányászati feladatok elvégzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Weka-t.
• Ismerje meg a Weka környezetet és a munkaasztalt.
• Hajtsa végre az adatbányászati feladatokat a Weka használatával.

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 az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a fejlesztőknek szól, akik az Google ML Kit segítségével mobileszközökön történő feldolgozásra optimalizált gépi tanulási modelleket kívánnak felépíteni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet a gépi tanulási funkciók fejlesztésének megkezdéséhez mobilalkalmazásokhoz.
• Integráljon új gépi tanulási technológiákat Android és iOS alkalmazásokba a ML Kit API-k segítségével.
• Javítsa és optimalizálja a meglévő alkalmazásokat a ML Kit SDK segítségével az eszközön történő feldolgozáshoz és telepítéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a Random Forest segítségével szeretnének gépi tanulási algoritmusokat készíteni nagy adatkészletekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet, hogy elkezdhesse a gépi tanulási modellek építését a Random forest segítségével.
• Ismerje meg a Random Forest előnyeit és annak megvalósítási módját az osztályozási és regressziós problémák megoldására.
• Tanulja meg a nagy adatkészletek kezelését és a több döntési fa értelmezését a Random Forest-ban.
• Értékelje és optimalizálja a gépi tanulási modell teljesítményét a hiperparaméterek hangolásával.

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.