Síntesis neurosimbólica para el aprendizaje automático confiable

Resumen

Explore técnicas de síntesis neurosimbólica para construir sistemas de aprendizaje automático confiables con Osbert Bastani de la Universidad de Pensilvania.

Programa de estudio

• Introducción a la Síntesis Neurosimbólica
Definición y Visión General de los Sistemas Neurosimbólicos
Importancia y Aplicaciones en el Aprendizaje Automático
Desafíos Clave en la Construcción de una IA Confiable
• Fundamentos de la IA Simbólica
Enfoques de Lógica y Razonamiento
Representación del Conocimiento
Técnicas de Inferencia y Deducción
• Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Visión General de Arquitecturas de Redes Neuronales
Métodos de Entrenamiento y Optimización
Interpretabilidad y Explicabilidad en el Aprendizaje Profundo
• Integración de IA Simbólica y Redes Neuronales
Enfoques para Combinar Métodos Simbólicos y Sub-simbólicos
Visión General de Modelos Híbridos
Estudios de Caso en IA Neurosimbólica
• Confianza en los Sistemas de Aprendizaje Automático
Definición de Confiabilidad en IA
Errores Comunes y Riesgos
Evaluación de la Confianza en Sistemas Neurosimbólicos
• Técnicas para Mejorar la Confianza
Métodos de Validación y Verificación
Detección y Mitigación de Sesgos
Garantías de Robustez y Seguridad
• Herramientas y Marcos para la Síntesis Neurosimbólica
Visión General de Herramientas y Plataformas Actuales
Implementaciones Prácticas
Métricas de Evaluación para la Fiabilidad
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Aplicaciones en el Mundo Real en Diversos Dominios
Historias de Éxito y Lecciones Aprendidas
Desafíos y Oportunidades en la Práctica
• Consideraciones Éticas y Sociales
Implicaciones Éticas de la IA Neurosimbólica
Cuestiones de Regulación y Cumplimiento
Direcciones Futuras en el Desarrollo de IA Ética
• Futuro de la Síntesis Neurosimbólica
Tendencias Emergentes y Tecnologías
Fronteras de Investigación
Visión a Largo Plazo para una IA Confiable
• Revisión del Curso y Proyecto
Resumen de Conceptos Clave
Proyecto Colaborativo sobre un Sistema Neurosimbólico
Sesiones de Presentación y Revisión por Pares

Asignaturas

Ciencias de la Computación