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Resumen
Explore modelos formales de enseñanza de máquinas sin colusión en esta charla teórica sobre inteligencia artificial confiable por Sandra Zilles de la Universidad de Regina.
Programa de estudio
- Introducción a la Enseñanza Automática
- Modelos Formales de Enseñanza Automática
- Confianza y Colusión en la Enseñanza Automática
- Estrategias de Enseñanza No Colusivas
- Fundamentos Matemáticos
- Aplicaciones Prácticas
- Direcciones Futuras en la Enseñanza Automática
- Conclusión y Discusión
Definiciones y conceptos fundamentales
Contexto histórico y evolución
Marco y metodologías clave
Comparación con modelos tradicionales de aprendizaje automático
Definición de confianza en sistemas de IA
Identificación de riesgos de colusión y estrategias de mitigación
Diseño de modelos de enseñanza confiables
Estudios de caso de implementaciones exitosas no colusivas
Enfoques algorítmicos para enseñar sin colusión
Límites teóricos y capacidades
Ejemplos del mundo real de enseñanza automática
Escenarios de la industria y su posible impacto
Tendencias emergentes y áreas de investigación
Consideraciones éticas e implicaciones políticas
Revisión de conceptos clave
Foro abierto para preguntas y propuestas de investigación futura
Asignaturas
Ciencias de la Computación
