¿Fuera de Distribución, Fuera de Control? Entendiendo los Desafíos de Seguridad en la IA

Resumen

Programa de estudio

• Introducción a la Seguridad en IA
Panorama general de las preocupaciones de seguridad en IA
Importancia de abordar la seguridad en los sistemas de IA
• Problemas de Fuera de Distribución (OOD)
Definición y ejemplos de OOD
Impacto de OOD en el rendimiento del sistema de IA
Estrategias para detectar datos OOD
• Fundamentos Teóricos
Fundamentos estadísticos y probabilísticos de OOD
Robustez en modelos de IA
Métricas de evaluación para escenarios OOD
• Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)
Introducción a los modelos de lenguaje a gran escala
Casos de uso y aplicaciones comunes
Limitaciones y modos de fallo
• Garantías de Seguridad en IA
Definición y ejemplos de garantías de seguridad
Enfoques para asegurar la seguridad en modelos de IA
Técnicas de verificación y validación
• Técnicas para Mejorar la Seguridad
Métodos de entrenamiento robustos
Entrenamiento adversarial y defensas
Interpretabilidad y confiabilidad del modelo
• Estudios de Caso
Análisis de fallos de IA en el mundo real
Lecciones aprendidas y mejoras de seguridad
• Consideraciones Éticas
Implicaciones éticas de la seguridad en IA
Equilibrio entre rendimiento y seguridad
• Talleres Prácticos
Ejercicios prácticos con herramientas de código abierto
Simulaciones de escenarios OOD y evaluaciones de seguridad
• Direcciones Futuras y Desafíos de Investigación Abiertos
Tendencias emergentes en seguridad de IA
Áreas clave para más investigación y desarrollo
• Cierre del Curso
Revisión y discusión de conceptos clave
Reflexiones finales sobre el futuro de la seguridad en IA y los desafíos de OOD

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Asignaturas

Ciencias de la Computación