Síntesis neurosimbólica para el aprendizaje automático confiable

Resumen

Descubra cómo la síntesis neurosimbólica puede mejorar la fiabilidad y la confianza de las aplicaciones de aprendizaje automático. Esta sesión, dirigida por Osbert Bastani de la Universidad de Pensilvania, ofrece valiosos conocimientos sobre la integración del razonamiento simbólico y las redes neuronales.

Vea este curso completo en YouTube, ideal para entusiastas de la Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación.

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación