Aspectos Teóricos de la IA de Confianza - Introducción

Resumen

Explora los fundamentos teóricos de la IA Confiable con Sanjit Seshia, examinando los conceptos y principios clave que sustentan los sistemas de inteligencia artificial fiables.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Confiable
Definición e Importancia de la IA Confiable
Desafíos Clave en la Construcción de Sistemas de IA Confiables
• Fundamentos Teóricos
Métodos Formales en IA
Modelos Computacionales de Confianza
Fiabilidad y Robustez en la IA
• Verificación y Validación de Sistemas de IA
Técnicas de Verificación Formal
Pruebas y Depuración de Modelos de IA
Verificación de Modelos y Demostración de Teoremas
• Equidad en la IA
Definiciones de Equidad
Detección y Mitigación de Sesgos
Implicaciones Éticas y Sociales
• Transparencia y Explicabilidad
Interpretabilidad de los Modelos de Aprendizaje Automático
Técnicas para la Explicación de Modelos
Interacción Humano-IA y Confianza
• Seguridad y Privacidad en la IA
Ataques y Defensas Adversarias
Técnicas de Privacidad de Datos
Despliegue Seguro de Modelos de IA
• Responsabilidad y Gobernanza
Responsabilidad en los Sistemas de IA
Marco de Políticas y Regulaciones
Normas para la IA Confiable
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Ejemplos del Mundo Real de IA Confiable
Lecciones Aprendidas de Implementaciones Exitosas
• Direcciones Futuras en IA Confiable
Tendencias Emergentes y Tecnologías
Desafíos y Oportunidades de Investigación
• Conclusión y Reflexión
Resumen de Conceptos Clave
Caminos para un Estudio Posterior en IA Confiable

Asignaturas

Ciencias de la Computación