Combatir el contenido dañino con IA: seguridad en el mundo real

Resumen

Programa de estudio

• Introducción al Contenido Dañino en Línea
Definición y Tipos de Contenido Dañino
Impacto del Contenido Dañino en la Sociedad y los Individuos
• Fundamentos de la IA en la Moderación de Contenido
Visión General de las Técnicas de IA Utilizadas en la Moderación
Fundamentos del Aprendizaje Automático y el Procesamiento del Lenguaje Natural
• Técnicas de Moderación Escalables de IA
Detección y Señalización Automatizada de Contenido Dañino
Sistemas de Monitoreo y Filtrado en Tiempo Real
Estudios de Caso de Sistemas de Moderación Escalables en Práctica
• Consideraciones Éticas en la Moderación Impulsada por IA
Balance entre la Libertad de Expresión y la Seguridad
Preocupaciones de Privacidad y Protección de Datos
Sesgo e Imparcialidad en los Sistemas de IA
• Enfoques Innovadores para la Seguridad Digital
Modelos Colaborativos de IA-Comunidad
Uso de Aprendizaje por Refuerzo para Adaptación Dinámica
Reconocimiento de Patrones Avanzados y Detección de Anomalías
• Evaluación de la Efectividad de la Moderación de IA
Métricas y Referencias para el Rendimiento de la IA
Retroalimentación de los Usuarios y Supervisión Humana
• Tendencias Futuras en IA y Moderación de Contenidos
Tecnologías Emergentes y su Impacto Potencial
Desafíos y Oportunidades en Países en Desarrollo
• Taller Práctico: Construyendo un Moderador de IA
Sesión Práctica con Herramientas para Moderación de Contenido
Desarrollo de un Modelo Sencillo para Detectar y Señalizar Contenido
• Resumen y Evaluación Final
Resumen de los Conceptos Clave
Tareas y Presentaciones de Proyectos
• Recursos Adicionales y Lecturas Recomendadas
Libros, Artículos y Documentos de Investigación
Cursos y Talleres en Línea Recomendados

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Asignaturas

Negocios