Johns Hopkins University
Introduction to AI for Cybersecurity

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Johns Hopkins University

Introduction to AI for Cybersecurity

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung AI for Cybersecurity

Bei Coursera Plus 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
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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: 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

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung AI for Cybersecurity
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  • 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
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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

Lanier Watkins
Johns Hopkins University
3 Kurse421 Lernende

von

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„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.“
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Häufig gestellte Fragen