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Artificial Intelligence for Cybersecurity

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Artificial Intelligence for Cybersecurity

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

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

  • Recognize AI as a powerful tool for intelligence analysis in cybersecurity

  • Explore the components and workflow of AI security solutions

  • Design AI-based solutions for cybersecurity challenges

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Malware Protection
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Cyber Risk
  • Kategorie: Threat Detection
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Cyber Security Strategy
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Intrusion Detection and Prevention
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: IT Automation
  • Kategorie: Cyber Attacks
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Cyber Engineering
  • Kategorie: Anomaly Detection

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Fraud detection

Wichtige Details

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März 2026

Bewertungen

19 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂĽhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 19 Module

In this section, we examine big data's role in cybersecurity, focusing on threat detection, incident response, and ethical considerations using advanced analytical tools and technologies.

Das ist alles enthalten

2 Videos6 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we cover automation in cybersecurity, including tools, challenges, and ethical considerations.

Das ist alles enthalten

1 Video4 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore AI's role in cybersecurity, including applications and regulatory compliance.

Das ist alles enthalten

1 Video3 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we clarify the distinctions between AI, ML, and statistics, and explore ML taxonomies, limitations, and security risks for practical applications.

Das ist alles enthalten

1 Video6 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we cover AI methods like random forest, K-means, and GANs for cybersecurity applications.

Das ist alles enthalten

1 Video4 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we cover AI project workflows, tools for visual network traffic analysis, and malware detection.

Das ist alles enthalten

1 Video11 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore AI-driven malware detection and network intrusion analysis, focusing on dataset utilization, model implementation, and real-world threat classification.

Das ist alles enthalten

1 Video2 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore UEBA techniques for detecting advanced threats using AI-driven anomaly detection and numerical feature extraction from network data.

Das ist alles enthalten

1 Video3 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore fraud, phishing, and spam detection using machine learning, focusing on collaborative methods like federated learning and multi-party computation for privacy-preserving anomaly detection.

Das ist alles enthalten

1 Video3 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we cover user authentication and access control methods to secure digital environments.

Das ist alles enthalten

1 Video7 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we cover threat intelligence retrieval and AI applications for analyzing cyber threats.

Das ist alles enthalten

1 Video3 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore anomaly detection techniques for industrial control systems, focusing on identifying cyber threats and enhancing security through practical methods and frameworks.

Das ist alles enthalten

1 Video6 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore the use of large language models (LLMs) in cybersecurity, focusing on their applications in threat detection, vulnerability discovery, and secure workflow design, while addressing their inherent security risks.

Das ist alles enthalten

1 Video3 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore data quality's role in AI and LLMs, focusing on validation, cleaning, and practical applications to ensure reliable outcomes.

Das ist alles enthalten

1 Video2 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore correlation, causation, bias, and variance in AI for cybersecurity, emphasizing their impact on model accuracy and decision-making in real-world applications.

Das ist alles enthalten

1 Video1 LektĂĽre1 Aufgabe

In this section, we explore evaluating AI models using metrics, monitoring performance for latency and bias, and implementing human-in-the-loop strategies for continuous improvement in cybersecurity.

Das ist alles enthalten

1 Video4 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we explore adversarial machine learning (AML) concepts, vulnerabilities in generative AI, and defensive techniques to enhance ML security and robustness.

Das ist alles enthalten

1 Video9 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we examine AI security challenges, focusing on privacy, accountability, and trust, while exploring strategies for responsible AI governance and risk management.

Das ist alles enthalten

1 Video3 LektĂĽren1 Aufgabe

In this section, we summarize AI and ML concepts, connect the previous sections, and highlight real-world successes.

Das ist alles enthalten

1 Video1 LektĂĽre1 Aufgabe

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Lernender seit 2020
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Lernender seit 2021
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