¡Los benchmarks MIENTEN! Aquí está el verdadero poder de la IA.

Resumen

Descubra por qué los benchmarks pueden ser engañosos en la evaluación de la IA y aprenda sobre formas más significativas de evaluar las verdaderas capacidades y el poder de la IA.

Programa de estudio

• Introducción a los Benchmarks de IA
Resumen de los benchmarks de IA y su contexto histórico
Benchmarks comunes de IA utilizados hoy en día
• Las Limitaciones de los Benchmarks
Desalineación con el rendimiento real de la IA
Falta de generalización en tareas diversas
Potencial de sobreajuste y manipulación del sistema
• Comprendiendo el Poder de la IA
Definición del "poder de la IA" y sus aspectos multidimensionales
Factores clave más allá de los benchmarks que influyen en el rendimiento de la IA
• Estudios de Caso sobre Fallos de Benchmarks
Ejemplos notables donde los benchmarks no reflejaron las verdaderas capacidades de la IA
Lecciones aprendidas de estos estudios de caso
• Métricas de Evaluación Alternativa
Pruebas de robustez y resiliencia
Marcos de evaluación de IA centrados en el humano
Medición de adaptabilidad y escalabilidad
• Evaluación Basada en la Aplicación del Mundo Real
Evaluación de la IA en dominios específicos: salud, finanzas y transporte
Evaluaciones basadas en tareas para el rendimiento específico por dominio
• Consideraciones Éticas y Sociales
El impacto de depender de los benchmarks en la política y la toma de decisiones
Asegurando equidad e igualdad en la evaluación de la IA
• Diseñando Evaluaciones Significativas de IA
Un marco para crear criterios de evaluación integrales
Herramientas y metodologías para una evaluación holística de la IA
• Tendencias Futuras en la Evaluación de la IA
El panorama en evolución de la evaluación de la IA más allá de los benchmarks
Evaluaciones de próxima generación de la IA y cómo podrían ser
• Conclusión y Puntos Clave
Resumen de los conocimientos adquiridos del curso
Pasos prácticos para contribuir a mejores prácticas de evaluación de la IA

Asignaturas

Ciencias de la Computación