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.
Introduction to AI for Cybersecurity
Introduction to AI for Cybersecurity
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung AI for Cybersecurity
Dozent: Lanier Watkins
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: AI Applications in Cybersecurity
- Kategorie: Cyber Threat Risk Management
- Kategorie: AI-Driven User Authentication
- Kategorie: Hands-on ML Model Development
- Kategorie: Spam and Phishing Detection
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI for Cybersecurity
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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
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
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
Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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