Evaluación de Sistemas Agenciales

Resumen

Explore el enfoque estructurado para evaluar agentes de IA complejos con Aditya Gautam, cubriendo principios esenciales, métodos y métricas para una evaluación significativa de sistemas agentes más allá de las técnicas de evaluación estándar.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas Agentes
Definición y características de los sistemas agentes
Contexto histórico y evolución de los agentes de IA
• Principios de Evaluación de Sistemas Agentes
Importancia de la evaluación en los agentes de IA
Consideraciones éticas e implicaciones
• Técnicas Estándar de Evaluación
Panorama de métodos comunes de evaluación de IA
Limitaciones de los enfoques estándar para sistemas agentes
• Metodologías Avanzadas de Evaluación
Métodos de evaluación cualitativa vs. cuantitativa
El papel de la simulación en la evaluación de agentes
• Métricas para la Evaluación de Sistemas Agentes
Métricas de rendimiento específicas para sistemas agentes
Medidas de robustez y adaptabilidad
• Análisis de Interacción Humano-Agente
Evaluación de la experiencia del usuario y usabilidad de interfaces
Métodos para evaluar la colaboración y confianza humano-agente
• Estudios de Caso en Evaluación de Sistemas Agentes
Análisis de ejemplos del mundo real
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Herramientas y Marcos para la Evaluación
Panorama del software y plataformas disponibles
Criterios para seleccionar herramientas de evaluación adecuadas
• Direcciones Futuras en la Evaluación
Tendencias emergentes y tecnologías en la evaluación de agentes
Oportunidades de investigación y desafíos
• Resumen y Revisión del Curso
Recapitulación de conceptos clave y conclusiones
Evaluación final y sesión de retroalimentación

Asignaturas

Ciencias de la Computación