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Securing AI and Advanced Topics
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  2. Information Technology
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Johns Hopkins University

Securing AI and Advanced Topics

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung AI for Cybersecurity

Lanier Watkins

Dozent: Lanier Watkins

Bei Coursera Plus enthalten

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6 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(10 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Empfohlene Erfahrung

Stufe „Mittel“

Familiarity with basic AI concepts, programming skills in Python and a foundational understanding of cybersecurity principles is recommended.

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

  • Learn to implement AI-based solutions to detect and prevent credit card fraud in cloud environments.

  • Explore the fundamentals of Generative Adversarial Networks and their applications in generating synthetic data.

  • Gain hands-on experience with black-box and white-box adversarial attacks to assess and enhance model resilience.

  • Master techniques in feature engineering and performance evaluation to optimize AI models for cybersecurity applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Deep Learning
    Deep Learning
  • Kategorie: Reinforcement Learning
    Reinforcement Learning
  • Kategorie: Security Testing
    Security Testing
  • Kategorie: Threat Detection
    Threat Detection
  • Kategorie: Feature Engineering
    Feature Engineering
  • Kategorie: Cybersecurity
    Cybersecurity
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
    Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Machine Learning
    Machine Learning
  • Kategorie: Cyber Threat Intelligence
    Cyber Threat Intelligence
  • Kategorie: Anomaly Detection
    Anomaly Detection
  • Kategorie: Performance Tuning
    Performance Tuning
  • Kategorie: Artificial Intelligence
    Artificial Intelligence
  • Kategorie: Generative AI
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    Cloud Solutions

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI for Cybersecurity
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 6 Module

In the course "Securing AI and Advanced Topics", learners will delve into the cutting-edge intersection of AI and cybersecurity, focusing on how advanced techniques can secure AI systems against emerging threats. Through a structured approach, you will explore practical applications, including fraud prevention using cloud AI solutions and the intricacies of Generative Adversarial Networks (GANs). Each module builds upon the previous one, enabling a comprehensive understanding of both offensive and defensive strategies in cybersecurity.

What sets this course apart is its hands-on experience with real-world implementations, allowing you to design effective solutions for detecting and mitigating fraud, as well as understanding adversarial attacks. By evaluating AI models and learning reinforcement learning principles, you will gain insights into enhancing cybersecurity measures. Completing this course will equip you with the skills necessary to address complex challenges in the evolving landscape of AI and cybersecurity, making you a valuable asset in any organization. Whether you are seeking to deepen your expertise or enter this critical field, this course provides the tools and knowledge you need to excel.

This course provides a comprehensive exploration of AI-based solutions for credit card fraud detection, emphasizing the implementation and evaluation of advanced algorithms, including Generative Adversarial Networks (GANs). Students will gain practical experience in executing adversarial attacks and optimizing machine learning models, enhancing their ability to develop robust AI systems. Through hands-on projects, participants will synthesize knowledge to address real-world challenges in fraud detection and model resilience.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren

2 Lektüren•Insgesamt 12 Minuten
  • Course Overview•10 Minuten
  • Instructor Biography - Lanier Watkins•2 Minuten

In this module, we study the background of threats that prevent credit card fraud. Then, we investigate hands-on credit card fraud detection implementations. Also, we discuss metrics to evaluate the performance of credit card fraud detection algorithms.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

2 Videos•Insgesamt 14 Minuten
  • Credit Card Fraud Prevention with AI•4 Minuten•Modulvorschau
  • Credit Card Fraud Prevention: IBM Watson Example•10 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Self-Reflective Reading: Understanding of AI Fraud Prevention Tools•45 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • Fraud Prevention with Cloud AI Solutions•60 Minuten
  • Credit Card Fraud Threats and AI Prevention•15 Minuten
  • Implementing and Evaluating IBM Watson for Fraud Detection•15 Minuten

In this module, we study generative adversarial networks (GANs) background. Then, we investigate a hands-on GAN implementation and how it can be used to develop synthetic data likely indistinguishable from the real data.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

2 Videos•Insgesamt 16 Minuten
  • Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)•8 Minuten•Modulvorschau
  • Getting to Know GANs•8 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
  • Reading References•15 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Self-Reflective Reading: Research GANs•45 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • Introduction to Generative Adversarial Attacks (GANs)•60 Minuten
  • Fundamentals of Generative Adversarial Networks (GANs)•15 Minuten
  • Hands-On GAN Implementation and Synthetic Data Generation•15 Minuten

In this module, we will discuss black and white-box adversarial attacks. Also, we will explore hands-on implementations of several adversarial attacks.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

2 Videos•Insgesamt 17 Minuten
  • Adversarial Attacks Explained•8 Minuten•Modulvorschau
  • Hands-On Adversarial Attacks•9 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Self-Reflective Reading: GANs and Adversarial Attacks•45 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • GANs and Adversarial Attacks•60 Minuten
  • Understanding Black-box and White-box Adversarial Attacks•15 Minuten
  • Practical Implementation of Adversarial Attacks•15 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
  • Practice Lab: Generating Synthetic QR Codes with the Trained Generator•60 Minuten

In this module we will study reinforcement learning (RL) and how it can be used for adversarial attacks. Also, we will study data engineering techniques to optimize datasets to help improve ML model performance.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

2 Videos•Insgesamt 14 Minuten
  • Reinforcement Learning•8 Minuten•Modulvorschau
  • Evading Malware Detectors with RL•6 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Self-Reflective Reading: Understanding Reinforcement Learning•45 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • Reinforcement Learning•60 Minuten
  • Reinforcement Learning and its Applications•15 Minuten
  • Using RL for Adversarial Attacks and Optimizing Datasets•15 Minuten

In this module, we will discuss feature engineering and model optimization techniques. Also, we will explore ML model performance metrics.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

2 Videos•Insgesamt 16 Minuten
  • Challenges with Using AI for Cybersecurity•8 Minuten•Modulvorschau
  • Evaluating AI Models•7 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Reading References•10 Minuten
  • Self-Reflective Reading: Feature Engineering in Cybersecurity Applications•45 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
  • Evaluating AI Models and Performance•60 Minuten
  • Feature Engineering and Model Optimization Techniques•15 Minuten
  • Evaluating AI Models and Performance Metrics•15 Minuten

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Dozent

Lanier Watkins
Lanier Watkins
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3 Kurse•4.589 Lernende

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The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.

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