Læringsplan

Læringsplan

Uge 21 + 22

IT-Sikkerhed

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
AFSLUTTET	AFSLUTTET	AFSLUTTET	AFSLUTTET

Machine learning

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring RNN, LSTM og Text Generering	Kursus på Codecademy, tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “Generating Text with PyTorch” på Codecademy
Færdighed Kunne implementere Text Generering vha. RNN/LSTM	Bruge data fra kursus på Codecademy	Gennemføre “Generating Text with PyTorch” på Codecademy

Tidsplan

Uge 21

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
IT-Sikkerhed	Arbejde hos Ordbogen IT-Sikkerhed & Machine Learning	Machine Learning	ERFA vejledning Opdatering af portefølje	Opdatering af portefølje/læringsmål

Uge 22

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Produktvideo	Produktvideo	Produktvideo	Aflevering på WiseFlow Læse op	Læse op

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 19 + 20

IT-Sikkerhed

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden om Authentication, herunder exploits til dette.	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Youtube videoer	Udarbejde noter Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Opnå viden om OWASP Top 10	Læse på TryHackMe, løse opdager og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “OWASP Top 10” på TryHackMe
Opnå viden om protokoller og servere	Læse på TryHackMe, løse opdager og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre ” Protocols and Servers” på TryHackMe
Opnå viden omkring sikkerhedsløsninger, herunder IDS og Vulnerability Scanner	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “IDS Fundamentals” og “Vulnerability Scanner Overview” på TryHackMe
Færdighed: Kunne udnytte authentication exploits	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Følge guide på Youtube	Udarbejde noter Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Færdighed: Kunne begrænse trafikken på en hjemmeside i .NET Core med middleware	Se video på Youtube Tage noter	Have udarbejdet en applikation
Færdighed: Kunne finde, udnytte og forhindre de mest kendte authentications mekanismer	Løse opgaver på TryHackMe	Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Færdighed: Kunne skifte MAC-Adresse	Se video på Youtube Tage noter	Have udarbejdet en applikation

Machine learning

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring prompt engineering	Kursus på Codecademy, tage noter	Udarbejde noter Set video(er) på LinkedIn Learning
Opnå viden omkring Classification	Codecademy og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “PyTorch for Classification” på Codecademy.
Opnå viden omkring Image Classification	Codecademy og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “Learn Image Classification with PyTorch” på Codecademy.
Færdighed Have en forståelse for implementering af image classifiaction	Kursus på Codecademy og følge guide	Have udarbejdet en lille model
Færdighed Kunne implementere et billedgenkendelse ved hjælp af PyTorch og Neurale Netværk	Bruge data fra kursus på Codecademy	Have udarbejdet en model med et datasæt på kaggle

Tidsplan

Uge 19

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Machine Learning	Arbejde hos Ordbogen Machine Learning	Machine Learning	ERFA vejledning IT-Sikkerhed	IT-Sikkerhed

Uge 20

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
IT-Sikkerhed Opdatering af langsigtede læringsmål	Arbejde hos Ordbogen Machine Learning	Machine Learning	IT-Sikkerhed	IT-Sikkerhed Evaluering af ugen & planlægge næste sprint

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 17 + 18

IT-Sikkerhed

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden om Authentication, herunder exploits til dette.	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Youtube videoer	Udarbejde noter Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Opnå viden om Web App Vulnerabilities, herunder at identificere, udnytte og forhindre dem.	Læse på TryHackMe, løse opdager og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “Introduction to Web Hacking” på TryHackMe
Opnå viden omkring sikkerhedsløsninger, herunder IDS og Vulnerability Scanner	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “IDS Fundamentals” og “Vulnerability Scanner Overview” på TryHackMe
Færdighed: Kunne udnytte authentication exploits	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Følge guide på Youtube	Udarbejde noter Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Færdighed: Kunne finde, udnytte og forhindre de mest kendte “vulnerabilities” på hjemmesider.	Løse opgaver på TryHackMe	Gennemføre “Introduction to Web Hacking” på TryHackMe

Machine learning

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå mere viden omkring Linear Regression og Linear Multiple Regression	Læse dokumentation, kursus på Codecademy og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “Machine Learning: Introduction with Regression” på Codecademy
Opnå viden omkring PyTorch, samt mere viden om Neurale Netværk	Codecademy, opgave løsning og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “Intro to PyTorch and Neural Networks” på Codecademy
Færdighed Kunne implementere et huspris estimat ved hjælp af PyTorch og Neurale Netværk	Bruge data fra kursus på Codecademy	Have udarbejdet en model med et datasæt fra kaggle

Tidsplan

Uge 17

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Påskeferie	Machine Learning	Machine Learning	ERFA vejledning IT-Sikkerhed	Machine Learning

Uge 18

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
IT-Sikkerhed	Machine Learning	Machine Learning	IT-Sikkerhed	IT-Sikkerhed Evaluering af ugen & planlægge næste sprint

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 15 + 16

IT-Sikkerhed

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring Flipper	Se videoer på Youtube. Kigge på Flippers dokumentation, tage noter	Have udarbejdet noter
Færdighed Kunne anvende Flipper til “angreb”	Videoer på Youtube, Flippers dokumentation	Have afprøvet Flippers funktionalitet

Machine learning

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring prompt engineering	Videoer på YouTube, andre kilder og udarbejde noter	Udarbejde noter
Færdighed Kunne anvende Prompt Engineering til træning af model	—–	Have udført Prompt Engineering på Ordbogens AI API
Færdighed: Kunne effektivisere en RAG Chatbot, så den giver mere rigtige og brugbare svar.	Arbejde videre med min egen RAG Chatbot	Have forøget brugeroplevesen og reponsen fra min RAG Chatbot.

*Det var meningen jeg ville nå mere, men grundet nyfødt barn skette dette ikke, men har opdateret målene, så de faktisk afspejler det jeg nåede. Næste sprint bliver mere effektivt.

Tidsplan

Uge 15

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
—-	Evaluering af uge 13 og 14, samt planlægge næste sprint	IT-Sikkerhed	ERFA vejledning Machine Learning	IT-Sikkerhed

Uge 16

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Projektarbejde / Machine Learning	Projektarbejde / IT-Sikkerhed	IT-Sikkerhed Evaluering af ugen & planlægge næste sprint	Påskeferie	Påskeferie

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 13 + 14

IT-Sikkerhed

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden mere omkring phishing, malware, ransomware, social engineering m.m.	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Videoer på youtube	Udarbejde noter Gennemføre “Common Attacks” på TryHackMe
Opnå viden omkring Burp Suite	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Youtube videoer	Udarbejde noter Gennemføre “Burp Suite” på TryHackMe
Opnå viden om Authentication, herunder exploits til dette.	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Youtube videoer	Udarbejde noter Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Opnå viden omkring sikkerhedsløsninger, herunder IDS og Vulnerability Scanner	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “IDS Fundamentals” og “Vulnerability Scanner Overview” på TryHackMe
Færdighed: Kunne udnytte authentication exploits	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Følge guide på Youtube	Udarbejde noter Gennemføre “Authentication” på TryHackMe
Færdighed: Kunne anvende Burp Suite til Penetrationsformål	Guide på TryHackMe, løse opgaver og tage noter Youtube videoer	Udarbejde noter Gennemføre “Burp Suite” på TryHackMe

Machine learning

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring RAG	Tage kursus på Codecademy og tage noter	Udarbejde noter Gennemført “Creating AI Applications using Retrieval-Augmented Generation (RAG)” på Codecademy
Færdighed Have implementeret en AI Application med RAG	Codecademy og følge guide	Have udarbejdet et produkt med RAG
Færdighed: Have implementeret en RAG, som kan bruge en hvilken som helst AI model	Tillade API kald til bestemte URL (Ordbogens brugt her)	Have en RAG Chatbot, som kommunikere med Ordbogens AI API.

Tidsplan

Uge 13

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Machine Learning	Projektarbejde (Machine Learning)	Eksamensforudsætning	IT-Sikkerhed	IT-Sikkerhed

Uge 14

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Machine Learning Vejledning	Projektarbejde	Machine Learning	IT-Sikkerhed Vejledning	IT-Sikkerhed Evaluering af ugen & planlægge næste sprint

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 11 + 12

IT-Sikkerhed

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring forskellige former for phishing	Se video, læs dokumentation og tage noter	Udarbejde noter
Opnå viden omkring network services, herunder NFS, SMTP, Telnet og FTP	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter	Udarbejde noter
Opnå viden omkring netværksopsætning, herunder SIEM, Firewall, m.m.	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter	Udarbejde noter Gennemføre “Security Solutions” på TryHackMe
Opnå viden omkring Ransomware	Se video, læs dokumentation og tage noter	Udarbejde noter
Opnå viden omkring GoBuster	Læse på TryHackMe, løse opgaver og tage noter	Udarbejde noter
Færdighed: Kunne opbygge og sende phishing mails	Følge guide på Youtube	Have sendt en phishing mail til egen mail
Færdighed: Kunne udføre en scanning med GoBuster	Fælge guide på TryHackMe, samt tage noter.	Have udført et lokalt “angreb”
Færdighed: Kunne udføre en scanning med Hydra	Følge guide på TryHackMe, samt tage noter	Have udført en scanning i et opsat miljø.
Færdighed: Kunne skaffe SSH adgang vha.: Telnet, NFS, SMTP og MySQL	Følge guide på TryHackMe, samt tage noter.	Have gennemført opgaverne på TryHackMe
Færdighed: Kunne tilføje/fjerne en “custom” regel i Firewalls på hhv. Windows og Linux	Følge guide på TryHackMe, samt tage noter	Have gennemført “Firewall Fundamentals” på TryHackMe

Machine learning

Læringsmål	Aktivitet	Kriterier	Evaluering
Opnå viden omkring Deep Learning, neurale netværk, samt grundlæggende matematik	Tage kursus på Codecademy og tage noter	Udarbejde noter
Opnå viden om hvordan en Deep Learning Model opbygges	Kursus på Codecademy	Udarbejde noter
Opnå viden omkring TensorFlow	Læse dokumentation, kursus på Codecademy og tage noter	Udarbejde noter
Opnå viden omkring RAG	Codecademy, LinkedIn Learning og tage noter	Udarbejde noter
Opnå viden omkring Embedding Models	LinkedIn Learning og tage noter	Udarbejde noter
Færdighed Have en forståelse for implementering af et neuralt netværk	Kursus på Codecademy og følge guide	Have udarbejdet en lille model
Færdighed Kunne udvælge en Embedding Model	LinkedIn Learning og tage noter	Udarbejde noter

Tidsplan

Uge 11

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Vejledning IT-Sikkerhed	Projektarbejde Praktik-information på UCL	Machine Learning	Vejledning IT-Sikkerhed	Machine Learning

Uge 12

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Machine Learning	Projektarbejde	Vejledning Machine Learning	IT-Sikkerhed	IT-Sikkerhed Evaluering af ugen & planlægge næste sprint

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 9 + 10

Læringsmål
- Machine Learning
  - Viden
    - Opbygge en forståelse for Python
    - Opbygge viden omkring PyTorch
  - Færdigheder
    - Udarbejde applikationer i Python
    - Anvende basisfunktionalitet i PyTorch
  - Kompetencer
    - Finde materiale og sætte mig ind ovennævnte.
    - Bygge en bred forståelse
- IT-Sikkerhed
  - Viden
    - Opnå viden omkring flere typer af angreb.
  - Færdigheder
    - Udarbejde en Phising Mail
    - Udføre et DDoS angreb
  - Kompetencer
    - Finde materiale og sætte mig ind ovennævnte.
    - Kunne perspektivere til de andre emner, som jeg har udforsket.
Aktiviteter
- IT-Sikkerhed:
  - Finde materiale
  - Arbejde med eksempler
  - Kursus
- Machine Learning:
  - Finde materiale / kursus
Ressourcer
- Artikler og videoer
- Online (Prosa, Cybrary, Udemy, TryHackMe, Hack The Box, Coursera).
- Kali Linux
- Python
Tidsplan

Uge 9

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Vejledning Projektarbejde ordbogen	Introducering til Python	Undersøge forskellige typer angreb (phishing, spoofing m.m.)	Vejledning Projektarbejde ordbogen	Undersøge flere forskellige typer angreb (phishing, spoofing m.m.)

Uge 10

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Kursus om DDoS med Prosa (København)	Arbejde praktisk med typer af angreb	Møde med ordbogen Undersøge omkring biblioteker som PyTorch	Arbejde mere med Python.	Arbejde med TryHackMe Evaluering af ugen. Arbejde på læringsmål, læringsplan, finde litteratur for næste sprint.

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.

Uge 7 + 8

Læringsmål
- Machine Learning
  - Viden
    - Forstå forskellen mellem supervised, unsupervised & reinforcement learning.
    - Kende de typiske trin i en ML-pipeline
    - Overordnet forståelse for lineær regression, beslutningstræer & neurale netværk.
    - Kende praktiske anvendelser af ML.
    - Kende til ML-biblioteker, fx PyTorch & SciKit-Learn.
  - Færdigheder
    - Kunne anvende basisfunktioner i PyTorch, fx feedforward
    - Forstå forskel mellem training & validation loss.
  - Kompetencer
    - Finde materiale og sætte mig ind ovennævnte.
    - Bygge en bred forståelse
- IT-Sikkerhed
  - Viden
    - Opnå grundlæggende viden omkring de mest anvendte metoder og tekniker inden for ethical hacking.
    - Opnå grundlæggende viden om anvendelsen af værktøjer som Metasploit, Wireshark, og Nmap.
    - Opnå viden omkring forskellen på black-hat, grey-hat & white-hack.
  - Færdigheder
    - Installere og anvende Nmap til scanning
    - Anvende basisfunktioner i Wireshark
    - Opsætte et testmiljø (fx Kali Linux)
  - Kompetencer
    - Kan finde materiale og sætte mig ind ovennævnte.
    - Bygge en bred forståelse
Aktiviteter
- IT-Sikkerhed:
  - Læse og finde introducerende materiale om Ethical Hacking.
  - Finde materiale og undersøge Metasploit, Wireshark og Nmap.
  - Installere Kali Linux og opsætte et testmiljø.
  - Udføre Nmap-scanninger på et testnetværk.
  - Analysere netværkstrafik med Wireshark.
  - Dokumentere og reflektere over læringsprocessen.
- Machine Learning:
  - Læse og finde materiale om supervised, unsupervised & reinforcement learning.
  - Finde materiale og undersøge ML-pipelines og algoritmer.
  - Arbejde med PyTorch og SciKit-Learn.
  - Undersøge Machine Learning modeller, samt training vs. validation loss.
  - Diskutere anvendelser af ML i cybersikkerhed.
Ressourcer
- Artikler og videoer om Ethical Hacking og Machine Learning.
- Online (Prosa, Cybrary, Udemy, TryHackMe, Hack The Box, Coursera).
- Kali Linux.
- Værktøjer:
  - Metasploit
  - Wireshark
  - Nmap
  - PyTorch
  - SciKit-Learn
Tidsplan

Uge 7

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Undersøge omkring Ethical Hacking og forskellen mellem hacking-typer.	Installation af Kali Linux og opsætning af testmiljø, samt undersøge mulighederne, som Kali tilbyder.	Overordnet introduktion til Machine Learning og ML-pipelines. Lave præsentation til uge 8.	Undersøge og finde kilder om supervised, unsupervised & reinforcement learning.	Arbejde med Nmap og netværksscanning. Undersøge om CIA-trekanten

Uge 8

Mandag	Tirsdag	Onsdag	Torsdag	Fredag
Arbejde med Wireshark og netværksanalyse.	Undersøge ML-modeller, herunder lineær regression og beslutningstræer. Undersøge CIA-Triaden	Praktiske øvelser i Metasploit og penetration testing.	Arbejde med PyTorch og SciKit-Learn til ML.	Evaluering af ugen. Arbejde på læringsmål, læringsplan, finde litteratur for næste sprint. Kigge nærmere på Penetration Testing.

Evaluering
- Ligger under den specifikke uge.