Mediciones para Capacidades y Peligros

Resumen

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Programa

• Introducción a las Capacidades y Peligros de la IA
Panorama de los sistemas de IA y sus aplicaciones
Importancia de evaluar las capacidades y peligros de la IA
Terminología y conceptos clave
• Marcos de Medición para las Capacidades de la IA
Definiciones de capacidades de la IA
Métodos para evaluar el rendimiento de la IA
Comparaciones entre las capacidades humanas y las de la IA
• Métricas para Evaluar Modelos de IA
Métricas cuantitativas y cualitativas
Evaluación comparativa de modelos de IA
Ejemplos reales de medición del rendimiento de IA
• Evaluación de la Seguridad en Sistemas de IA
Comprensión de la seguridad y evaluación de riesgos en IA
Principios clave de la evaluación de seguridad de la IA
Estudios de casos sobre incidentes de seguridad en IA
• Metodologías de Evaluación para los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)
Panorama de los LLMs y sus características únicas
Desafíos comunes de seguridad con los LLMs
Herramientas y técnicas para evaluar la seguridad de los LLMs
• Peligros Potenciales Asociados con los Grandes Modelos de Lenguaje
Identificación de preocupaciones éticas y de seguridad
Análisis de sesgo, desinformación y uso malintencionado
Estrategias para mitigar riesgos
• Protocolos de Pruebas de Seguridad y Fiabilidad
Marcos de pruebas para sistemas de IA
Pruebas basadas en escenarios y simulación
Monitoreo continuo y bucles de retroalimentación
• Investigación Actual y Direcciones Futuras
Tendencias emergentes en la medición de capacidades de la IA
Avances en metodologías de evaluación de peligros
Desafíos abiertos y oportunidades de investigación en seguridad de la IA
• Proyecto Final
Aplicación práctica de marcos de medición
Diseño de un plan de evaluación de seguridad para un sistema de IA dado
Presentaciones y retroalimentación de compañeros
• Conclusión del Curso y Recursos Adicionales
Resumen de los aprendizajes clave
Lecturas recomendadas y recursos para estudio continuo

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Materias

Computer Science