Diseñando Sistemas de IA Abiertos que sean Confiables - Desde Modelos hasta Sistemas

Resumen

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de IA Confiables
Visión general y motivación para una IA confiable
Desafíos clave en la confiabilidad de sistemas de IA
• Equilibrio entre Autonomía y Responsabilidad
Definición de autonomía y responsabilidad en la IA
Estrategias para lograr un equilibrio
Estudios de caso de sistemas autónomos
• Alineación de Riesgos en Sistemas de IA
Comprensión de riesgos en el despliegue de IA
Marcos para evaluación y gestión de riesgos
Herramientas para mitigación de riesgos
• Orquestación de Múltiples Agentes
Principios de sistemas multi-agente
Coordinación y comunicación entre agentes
Gestión de dependencias e interacciones
• Marcos de Gobernanza para la IA
Requisitos regulatorios y cumplimiento
Consideraciones éticas en el diseño de sistemas de IA
Mejores prácticas para la gobernanza y supervisión
• Diseño para un Despliegue Seguro
Protocolos de seguridad y metodologías de prueba
Monitoreo continuo y ciclos de retroalimentación
Ejemplos de despliegue seguro en diversos dominios
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Aplicaciones reales de sistemas de IA confiables
Lecciones aprendidas de implementaciones pasadas
Tendencias futuras y tecnologías emergentes
• Resumen del Curso y Direcciones Futuras
Recapitulación de conceptos clave
Discusión de desafíos en curso y áreas de investigación
Oportunidades para avanzar en sistemas de IA confiables

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Asignaturas

Ciencias de la Computación