Introduction to AI for Cybersecurity

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Introduction to AI for Cybersecurity

Name: Introduction to AI for Cybersecurity
Rating: 4.206185567010309 (97 reviews)

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI for Cybersecurity“

Dozent: Lanier Watkins

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4 Module

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

97 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Use AI techniques to detect and mitigate various cyber threats, protecting digital assets and data.
Develop and apply machine learning models to identify, classify, and filter spam and phishing emails.
Implement AI-driven biometric solutions like keystroke dynamics and facial recognition to enhance user authentication security.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Threat Detection
Kategorie: Email Security
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cybersecurity
Kategorie: Authentications
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Cyber Attacks
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: AI Security

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Fraud detection

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In "Introduction to AI for Cybersecurity," you'll gain foundational knowledge of how artificial intelligence (AI) is transforming the field of cybersecurity. This course covers key AI techniques and how they can be applied to enhance security measures, detect threats, and secure digital systems. Learners will explore hands-on implementations of AI models using tools like Jupyter Notebooks, allowing them to detect spam, phishing emails, and secure user authentication using biometric solutions.

What makes this course unique is its focus on real-world applications, blending AI theory with practical skills relevant to today's cybersecurity challenges. By the end of the course, you'll have developed the ability to use AI to address cyber threats such as email fraud and fake logins, and will be equipped with practical skills to protect digital assets in a rapidly evolving technological landscape. Whether you're a cybersecurity professional or someone seeking to expand your skills in AI, this course provides a critical understanding of how AI can be leveraged to mitigate security risks and keep systems secure.

This course will guide you through the ML development process and its vital applications in combating cyber threats. We’ll explore the challenges posed by technological advancements, examine AI’s role in spam filtering and email threat detection, and implement key algorithms like decision trees and Naïve Bayes. Additionally, you’ll learn how biometric solutions, such as keystroke dynamics and facial recognition, can enhance user authentication security.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren

In this module, we will discuss the background of artificial intelligence (AI) and provide a brief overview. Also, in this module and every module, we will take a hands-on approach to learning how to use AI for cybersecurity.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

2 VideosInsgesamt 17 Minuten

Artificial Intelligence Background and Overview10 Minuten
A Hands-On Look at Several Machine Learning Algorithms7 Minuten

3 LektürenInsgesamt 70 Minuten

Reading References15 Minuten
Reading References15 Minuten
Self-Reflective Reading: Hands-On ML Examples and Development Process40 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Introduction to Artificial Intelligence for Cybersecurity15 Minuten
Practical Machine Learning Algorithms for Cybersecurity15 Minuten
AI for Cybersecurity Professionals60 Minuten

In this module, we shall discuss the detection of email threats using AI. Also, we will implement hands-on examples of the use of various ML techniques to detect email threats such as perceptron for spam filtering, support vector machine for spam filtering, regression and decision tree algorithms for spam filtering, and the use of Naïve Bayes ML algorithm and natural language processing for spam filtering.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

5 VideosInsgesamt 15 Minuten

Detecting Email Cyber Threats with AI4 Minuten
Perceptron Spam Filter Example2 Minuten
Support Vector Machine (SVM) Spam Filter Example3 Minuten
Phishing Detection with Regression and Trees4 Minuten
Naive Bayes Spam Filter Example1 Minute

3 LektürenInsgesamt 70 Minuten

Reading References15 Minuten
Reading References15 Minuten
Self-Reflective Reading: Bridging Theory and Practice in Cybersecurity40 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

AI Techniques for Detecting Email Threats15 Minuten
Advanced Spam Filtering Methods and Phishing Detection15 Minuten
Ham or Spam? Detecting Email Cybersecurity Threats with AI60 Minuten

In this module, we will discuss the background of threats against user authentication. Also, we will explore hands-on implementations of fake login detection analytics using biometrics.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

2 VideosInsgesamt 12 Minuten

Securing User Authentication5 Minuten
Keystroke and Facial Recognition Biometric Authentication6 Minuten

3 LektürenInsgesamt 70 Minuten

Reading References15 Minuten
Reading References15 Minuten
Self-Reflective Reading: Authentication is Paramount40 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Understanding and Securing User Authentication Threats15 Minuten
Implementing Biometric Solutions: Keystroke and Facial Recognition15 Minuten
Securing User Authentication 60 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Practice Lab: Detecting IoT Malware Behavior in Network Traffic60 Minuten

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Dozent

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(36 Bewertungen)

Lanier Watkins

Johns Hopkins University

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AI & Cybersecurity Threats, Global Actors, and Trends
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Cybersecurity Strategies for AI-Driven Organizations
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 8. Feb. 2026

Very educative, informative and user friendly with tons of examples.

Geprüft am 5. März 2025

The necessary material, good questions. Thank you.

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Häufig gestellte Fragen

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