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Inicio 5 June 2026 18:30

Fin 5 June 2026

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Cerrando la Brecha de Fiabilidad: Estrategias Prácticas con Garantías para GenAI de Confianza

Únete a nosotros para explorar estrategias innovadoras destinadas a elevar la fiabilidad de la inteligencia artificial generativa (GenAI) dentro de los sistemas de producción. Este evento aborda enfoques para identificar y corregir inexactitudes fácticas, y presenta técnicas de remediación que fomentan operaciones de IA confiables con mínima.
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Resumen

Join us in exploring groundbreaking strategies aimed at elevating the reliability of generative AI (GenAI) within production systems. This event delves into approaches for identifying and correcting factual inaccuracies, and presents remediation techniques that foster trustworthy AI operations with minimal need for human intervention.

This course is a must for professionals seeking to enhance their understanding of dependable AI technologies.

Programa

  • Introducción a la Fiabilidad de GenAI
  • Definición e Importancia de la Fiabilidad en GenAI
    Desafíos para Asegurar la Fiabilidad
  • Identificación de Errores en Sistemas GenAI
  • Tipos Comunes de Errores: Factuales, Lógicos y Éticos
    Herramientas y Técnicas para la Detección de Errores
    Estudios de Caso de Errores de Alto Impacto
  • Estrategias para Mejorar la Fiabilidad en GenAI
  • Enfoques Basados en Datos para Mejorar la Precisión del Modelo
    Técnicas para la Detección y Mitigación de Sesgos
    Aprovechamiento de la Explicabilidad para Identificar Inconsistencias
  • Técnicas de Remediación
  • Mecanismos de Corrección Automatizada
    Integración de Bucles de Retroalimentación para la Mejora Continua
    Técnicas para Sistemas con Participación Humana
  • Construyendo Confiabilidad en GenAI
  • Establecimiento de Transparencia y Responsabilidad
    Implementación de Marcos Sólidos de Pruebas y Validación
    Comunicación de la Fiabilidad a las Partes Interesadas
  • Supervisión Humana Mínima en GenAI
  • Diseño de Sistemas Autónomos con Medidas de Seguridad
    Monitoreo y Mantenimiento de Sistemas GenAI
    Evaluación del Rendimiento y la Escalabilidad
  • Estudios de Caso y Aplicaciones Industriales
  • Aplicaciones del Mundo Real de GenAI Fiable
    Historias de Éxito y Lecciones Aprendidas
  • Direcciones Futuras para un GenAI Confiable
  • Tendencias Emergentes en la Investigación de Fiabilidad
    Modelado Predictivo y Evaluación de Riesgos
  • Cierre del Curso y Conclusiones Clave
  • Resumen de Estrategias Clave
    Reflexiones Finales sobre la Fiabilidad y Confiabilidad de GenAI
  • Evaluaciones y Valoraciones
  • Proyecto Práctico sobre la Implementación de Técnicas de Fiabilidad
    Cuestionarios y Tareas de Discusión sobre Estudios de Caso

Materias

Computer Science