Flujos de trabajo de IA protegidos

Resumen

Explora el concepto de LLMs con garantía de seguridad y los flujos de trabajo de IA protegidos con David Dalrymple del MIT en esta charla perspicaz.

Programa de estudio

• Introducción a los Flujos de Trabajo de IA Protegidos
Definición e importancia de la IA protegida
Visión general de los modelos de lenguaje grande (LLMs) con garantías de seguridad
Conceptos clave en la seguridad de la IA
• Fundamentos de la Seguridad en IA
Perspectiva histórica sobre la seguridad en IA
El papel de la ética de la IA en los flujos de trabajo protegidos
Desafíos comunes y concepciones erróneas sobre la seguridad en IA
• Seguridad en los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
Mecanismos para garantizar la seguridad en los LLMs
Estudios de caso de fallos en seguridad y lecciones aprendidas
Técnicas para alinear los LLMs con los valores humanos
• Diseño de Flujos de Trabajo de IA Protegidos
Principios para crear sistemas de IA protegidos
Herramientas y marcos para garantizar la seguridad
Integración de la seguridad en el ciclo de desarrollo de la IA
• Garantizar la Robustez y Confiabilidad
Métodos de prueba y validación para la seguridad
Manejo de la incertidumbre y condiciones adversas
Estrategias de monitoreo y actualización continuos
• Aplicaciones Prácticas y Estudios de Caso
Ejemplos de aplicaciones de IA protegidas
Mejores prácticas en la implementación de flujos de trabajo protegidos
Discusión con David Dalrymple sobre experiencias del mundo real
• Futuras Direcciones en la Seguridad de la IA
Tendencias y tecnologías emergentes
Implicaciones a largo plazo de la IA protegida
Esfuerzos colaborativos en la comunidad de seguridad de la IA
• Conclusión
Resumen de los conocimientos clave
Recursos para estudios adicionales
Sesión de preguntas y respuestas con David Dalrymple

Asignaturas

Ciencias de la Computación