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
Ce cours fait partie de Spécialisation AI for Cybersecurity
Instructeur : Lanier Watkins
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : AI Applications in Cybersecurity
- Catégorie : Cyber Threat Risk Management
- Catégorie : AI-Driven User Authentication
- Catégorie : Hands-on ML Model Development
- Catégorie : Spam and Phishing Detection
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Inclus
2 lectures
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.
Inclus
2 vidéos3 lectures3 devoirs
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.
Inclus
5 vidéos3 lectures3 devoirs
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.
Inclus
2 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
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Johns Hopkins University
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