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

Resumen

Explore estrategias prácticas para mejorar la fiabilidad de GenAI en los sistemas de producción, desde identificar errores fácticos hasta implementar técnicas de remediación que creen sistemas de IA confiables que requieran una supervisión humana mínima.

Programa de estudio

• 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

Asignaturas

Ciencias de la Computación