COURSE 135 · Engineering
AI and machine-learning security
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Chapter 1: Chapter 1 — Calculus IChapter 2: Chapter 2 — Discrete mathematicsChapter 3: Chapter 3 — Physics for computingChapter 4: Chapter 4 — Programming IChapter 5: Chapter 5 — Engineering communicationChapter 6: Chapter 6 — Calculus IIChapter 7: Chapter 7 — Probability and statisticsChapter 8: Chapter 8 — Computer architectureChapter 9: Chapter 9 — Programming IIChapter 10: Chapter 10 — Engineering ethics and safetyChapter 11: Chapter 11 — Networks and protocolsChapter 12: Chapter 12 — Operating systemsChapter 13: Chapter 13 — Data systemsChapter 14: Chapter 14 — Software engineeringChapter 15: Chapter 15 — Security fundamentalsChapter 16: Chapter 16 — Systems engineeringChapter 17: Chapter 17 — Control and feedback basicsChapter 18: Chapter 18 — Security architectureChapter 19: Chapter 19 — Identity and cryptographyChapter 20: Chapter 20 — AI and machine-learning security: engineering contextChapter 21: Chapter 21 — AI and machine-learning security: requirementsChapter 22: Chapter 22 — AI and machine-learning security: system and data modelsChapter 23: Chapter 23 — AI and machine-learning security: threat and failure analysisChapter 24: Chapter 24 — AI and machine-learning security: methods IChapter 25: Chapter 25 — Design studio IChapter 26: Chapter 26 — AI and machine-learning security: architecture alternativesChapter 27: Chapter 27 — AI and machine-learning security: control designChapter 28: Chapter 28 — AI and machine-learning security: implementation IChapter 29: Chapter 29 — AI and machine-learning security: measurementChapter 30: Chapter 30 — Verification laboratory IChapter 31: Chapter 31 — AI and machine-learning security: implementation IIChapter 32: Chapter 32 — AI and machine-learning security: reliabilityChapter 33: Chapter 33 — AI and machine-learning security: safety and resilienceChapter 34: Chapter 34 — AI and machine-learning security: integrationChapter 35: Chapter 35 — Design studio IIChapter 36: Chapter 36 — AI and machine-learning security: performance and scaleChapter 37: Chapter 37 — AI and machine-learning security: operationsChapter 38: Chapter 38 — AI and machine-learning security: validationChapter 39: Chapter 39 — AI and machine-learning security: maintainabilityChapter 40: Chapter 40 — Verification laboratory IIChapter 41: Chapter 41 — AI and machine-learning security: system optimizationChapter 42: Chapter 42 — AI and machine-learning security: applied researchChapter 43: Chapter 43 — Industry or public-service practiceChapter 44: Chapter 44 — Engineering capstone IChapter 45: Chapter 45 — Independent design reviewChapter 46: Chapter 46 — Engineering capstone IIChapter 47: Chapter 47 — Failure and recovery trialChapter 48: Chapter 48 — Evidence dossierChapter 49: Chapter 49 — Engineering thesisChapter 50: Chapter 50 — Final defense
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Chapter 1: Capítulo 1 — Cálculo IChapter 2: Capítulo 2 — Matemática discretaChapter 3: Capítulo 3 — Física para computaçãoChapter 4: Capítulo 4 — Programação IChapter 5: Capítulo 5 — Comunicação em engenhariaChapter 6: Capítulo 6 — Cálculo IIChapter 7: Capítulo 7 — Probabilidade e estatísticaChapter 8: Capítulo 8 — Arquitetura de computadoresChapter 9: Capítulo 9 — Programação IIChapter 10: Capítulo 10 — Ética e segurança na engenhariaChapter 11: Capítulo 11 — Redes e protocolosChapter 12: Capítulo 12 — Sistemas operacionaisChapter 13: Capítulo 13 — Sistemas de dadosChapter 14: Capítulo 14 — Engenharia de softwareChapter 15: Capítulo 15 — Fundamentos de segurançaChapter 16: Capítulo 16 — Engenharia de sistemasChapter 17: Capítulo 17 — Fundamentos de controle e realimentaçãoChapter 18: Capítulo 18 — Arquitetura de segurançaChapter 19: Capítulo 19 — Identidade e criptografiaChapter 20: Capítulo 20 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: contexto de engenhariaChapter 21: Capítulo 21 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: requisitosChapter 22: Capítulo 22 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: modelos de sistema e de dadosChapter 23: Capítulo 23 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: análise de ameaças e falhasChapter 24: Capítulo 24 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: métodos IChapter 25: Capítulo 25 — Ateliê de projeto IChapter 26: Capítulo 26 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: alternativas de arquiteturaChapter 27: Capítulo 27 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: projeto de controlesChapter 28: Capítulo 28 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: implementação IChapter 29: Capítulo 29 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: mediçãoChapter 30: Capítulo 30 — Laboratório de verificação IChapter 31: Capítulo 31 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: implementação IIChapter 32: Capítulo 32 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: confiabilidadeChapter 33: Capítulo 33 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: segurança física e resiliênciaChapter 34: Capítulo 34 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: integraçãoChapter 35: Capítulo 35 — Ateliê de projeto IIChapter 36: Capítulo 36 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: desempenho e escalaChapter 37: Capítulo 37 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: operaçõesChapter 38: Capítulo 38 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: validaçãoChapter 39: Capítulo 39 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: manutenibilidadeChapter 40: Capítulo 40 — Laboratório de verificação IIChapter 41: Capítulo 41 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: otimização do sistemaChapter 42: Capítulo 42 — Segurança de IA e aprendizado de máquina: pesquisa aplicadaChapter 43: Capítulo 43 — Prática na indústria ou no serviço públicoChapter 44: Capítulo 44 — Projeto final de engenharia IChapter 45: Capítulo 45 — Revisão de projeto independenteChapter 46: Capítulo 46 — Projeto final de engenharia IIChapter 47: Capítulo 47 — Ensaio de falha e recuperaçãoChapter 48: Capítulo 48 — Dossiê de evidênciasChapter 49: Capítulo 49 — Trabalho de conclusão de engenhariaChapter 50: Capítulo 50 — Defesa final
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Chapter 1: Capítulo 1 — Cálculo IChapter 2: Capítulo 2 — Matemáticas discretasChapter 3: Capítulo 3 — Física para la computaciónChapter 4: Capítulo 4 — Programación IChapter 5: Capítulo 5 — Comunicación en ingenieríaChapter 6: Capítulo 6 — Cálculo IIChapter 7: Capítulo 7 — Probabilidad y estadísticaChapter 8: Capítulo 8 — Arquitectura de computadoresChapter 9: Capítulo 9 — Programación IIChapter 10: Capítulo 10 — Ética y seguridad en la ingenieríaChapter 11: Capítulo 11 — Redes y protocolosChapter 12: Capítulo 12 — Sistemas operativosChapter 13: Capítulo 13 — Sistemas de datosChapter 14: Capítulo 14 — Ingeniería de softwareChapter 15: Capítulo 15 — Fundamentos de seguridadChapter 16: Capítulo 16 — Ingeniería de sistemasChapter 17: Capítulo 17 — Fundamentos de control y realimentaciónChapter 18: Capítulo 18 — Arquitectura de seguridadChapter 19: Capítulo 19 — Identidad y criptografíaChapter 20: Capítulo 20 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: contexto de ingenieríaChapter 21: Capítulo 21 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: requisitosChapter 22: Capítulo 22 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: modelos de sistema y de datosChapter 23: Capítulo 23 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: análisis de amenazas y fallosChapter 24: Capítulo 24 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: métodos IChapter 25: Capítulo 25 — Taller de diseño IChapter 26: Capítulo 26 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: alternativas de arquitecturaChapter 27: Capítulo 27 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: diseño de controlesChapter 28: Capítulo 28 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: implementación IChapter 29: Capítulo 29 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: mediciónChapter 30: Capítulo 30 — Laboratorio de verificación IChapter 31: Capítulo 31 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: implementación IIChapter 32: Capítulo 32 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: fiabilidadChapter 33: Capítulo 33 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: seguridad funcional y resilienciaChapter 34: Capítulo 34 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: integraciónChapter 35: Capítulo 35 — Taller de diseño IIChapter 36: Capítulo 36 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: rendimiento y escalaChapter 37: Capítulo 37 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: operacionesChapter 38: Capítulo 38 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: validaciónChapter 39: Capítulo 39 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: mantenibilidadChapter 40: Capítulo 40 — Laboratorio de verificación IIChapter 41: Capítulo 41 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: optimización del sistemaChapter 42: Capítulo 42 — Seguridad de la IA y del aprendizaje automático: investigación aplicadaChapter 43: Capítulo 43 — Práctica en la industria o en el servicio públicoChapter 44: Capítulo 44 — Proyecto final de ingeniería IChapter 45: Capítulo 45 — Revisión independiente del diseñoChapter 46: Capítulo 46 — Proyecto final de ingeniería IIChapter 47: Capítulo 47 — Ensayo de fallo y recuperaciónChapter 48: Capítulo 48 — Expediente de evidenciaChapter 49: Capítulo 49 — Tesis de ingenieríaChapter 50: Capítulo 50 — Defensa final
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