Inteligencia Artificial aplicada a la Deep Web y Darknet  

Tipo
Congresos, Jornadas, Seminarios y Talleres.
Estado
En fase de impartición.
Plazas
25
Fecha de inicio
18/11/2024
Fecha de finalización
21/11/2024
Horarios
Presencial u online síncrona. De 18:00 a 21:00 horas

Duración
12 horas
Destinatarios
Cualquier persona interesada, se requieren conocimientos básicos de programación en Python.

Reconocimiento de créditos
ECTS:0,6
Lugar y aulas de impartición
Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial
Día: 18/11/2024 Aula: 206 Horario: 18:00 - 21:00 Día: 19/11/2024 Aula: 208 Horario: 18:00 - 21:00 Día: 20/11/2024 Aula: 212 Horario: 18:00 - 21:00 Día: 21/11/2024 Aula: 210 Horario: 18:00 - 21:00
Tasas de matrícula
  • Ordinaria:10 €
  • Alumnos ULE:5 €
  • Alumnos de otras universidades:10 €
  • Desempleados:5 €
  • Alumnos del Máster Universitario en Investigación en Ciberseguridad :0 €
  • Alumnos del Máster Universitario en Robótica e Inteligencia Artificial:0 €
  • Alumnos del Máster Universitario en Ingeniería Informática:0 €
  • Alumnos del European Master in Law, Data and AI:0 €
Objetivos

           Conocer qué es la deep web y la darknet.

           Conocer el uso de este tipo de webs para los cibercrímenes.

           Conocer cómo funcionan los modelos de Inteligencia Artificial dentro del aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. 

           Realizar actividades prácticas sobre conocimientos básicos e intermedios de Python.

           Realizar actividades prácticas sobre la aplicación de los modelos de Inteligencia Artificial para detectar ciberdelincuencia en la darknet usando Python.




Competencias y resultados de aprendizaje

           Capacidad para comprender los conceptos fundamentales relacionados con la Deep Web y la Inteligencia Artificial.

           Desarrollar habilidades analíticas y críticas sobre la detección de cibercrímenes en una darknet específica.

           Manejo de lenguaje de programación Python y técnicas específicas de los campos del Aprendizaje Automático, Procesamiento del Lenguaje Natural y Visión por Computador.

           Capacidad para realizar proyectos o tareas que requieran alguno de los anteriores campos de la Inteligencia Artificial.



Programa

1.           Introducción a la deep web y darknet.

2.           Programación básica en Python

3.           Introducción al aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora.

4.           Programación intermedia en Python.

5.           Introducción al uso de técnicas de visión por computadora para detectar cibercrímenes en la darknet.

6.           Introducción al uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural para detectar cibercrímenes en la darknet.



Criterios de evaluación
Se exigirá la asistencia de al menos el 80% de las sesiones presenciales/online.

Se valorará la asistencia y participación.




Director/es
  • Eduardo Fidalgo Fernández. Profesor Contratado Doctor.. Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial. Universidad de León.
Profesorado/Ponentes
  • Francisco Jáñez Martino. Investigador Posdoctoral contratado. Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial. Universidad de León.

  • Daniel Alejandro Díaz Ocampo. Centers Developer NTT Data
Departamento / Centros Implicados

           Cátedra Institucional de Ciberseguridad

           Grupo de Investigación: GVIS (Grupo de Visión y Sistemas Inteligentes)

           Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Sistemas y Automática

           Escuela de Ingeniería Industrial, Informática y Aeroespacial




Entidades colaboradoras
  • Cátedra de Ciberseguridad