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Inicio 4 June 2026 13:44

Fin 4 June 2026

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IA para el Control Crítico de Seguridad

Explore los fundamentos teóricos esenciales de la IA dentro de los sistemas de control críticos para la seguridad en esta presentación perspicaz por Claire Tomlin de UC Berkeley. Este curso enfatiza la importancia de la confianza y la fiabilidad en entornos donde se gestionan aplicaciones de alto riesgo utilizando inteligencia artificial. Aloj.
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Resumen

Explore the essential theoretical foundations of AI within safety-critical control systems in this insightful presentation by Claire Tomlin from UC Berkeley. This course emphasizes the importance of trust and reliability in environments where high-risk applications are managed using artificial intelligence.

Hosted on YouTube, this session is perfect for those interested in understanding the intersection of AI and secure control mechanisms.

Learn from one of the leading experts in the field and enhance your knowledge in creating trustworthy AI-driven solutions.

Categories:

Artificial Intelligence Courses, Computer Science Courses

Programa

  • Introducción a la IA para el Control Crítico de Seguridad
  • Resumen de los sistemas críticos de seguridad y su importancia
    Introducción a la confiabilidad en aplicaciones impulsadas por IA
  • Fundamentos Teóricos
  • Conceptos básicos de los sistemas de control y las intersecciones con la IA
    Introducción a los sistemas dinámicos
    Estabilidad y seguridad en sistemas de control
  • Técnicas de IA en el Control
  • Métodos de aprendizaje automático para sistemas de control
    Aprendizaje por refuerzo en entornos críticos de seguridad
    Control predictivo basado en modelos usando IA
  • Confiabilidad y Fiabilidad
  • Definición de confiabilidad en la IA
    Métodos de IA verificables
    Casos de aseguramiento y marcos de argumentación
  • Análisis y Gestión de Riesgos
  • Técnicas de evaluación de riesgos en sistemas de control de IA
    Estrategias de mitigación para los riesgos inducidos por IA
  • Interacción Humano-IA
  • Factores humanos en el ciclo de control de IA
    Diseño para la supervisión e intervención humana
  • Aplicaciones en Sectores de Alto Riesgo
  • IA en sistemas aeroespaciales y automotrices
    Dispositivos médicos impulsados por IA
    Robótica y automatización en entornos críticos de seguridad
  • Estudios de Caso y Ejemplos del Mundo Real
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
    Fracasos y sus implicancias para la confiabilidad de la IA
  • Tendencias Futuras y Direcciones de Investigación
  • Técnicas y tecnologías emergentes
    Consideraciones políticas y éticas en la seguridad de la IA
  • Conclusión del Curso
  • Resumen de los puntos clave de aprendizaje
    Presentaciones y discusiones del proyecto final
  • Recursos Adicionales
  • Lecturas recomendadas
    Herramientas y plataformas en línea para un aprendizaje adicional

Materias

Computer Science