Sistemas de IA a medida, compactos y compuestos

Resumen

Explore la evolución de los sistemas de IA desde modelos monolíticos a sistemas "compuestos" y marcos "agénticos", centrándose en la IA Personalizada, Compacta y Compuesta con un enfoque Neurosimbólico para construir IA robusta e inteligente.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de IA
Visión general de la evolución de la IA
Modelos Monolíticos vs. Compuestos
Marcos Agentes en la IA
• Sistemas de IA Personalizados
Definición e Importancia
Técnicas de Personalización
Estudios de Caso: Aplicaciones en la Industria
• Sistemas de IA Compactos
Características de los Modelos Compactos
Eficiencia en la IA: Fortalezas y Limitaciones
Construcción de Modelos de IA Livianos
• Sistemas de IA Compuestos
Integración de Múltiples Componentes de IA
Sinergia entre Diferentes Modalidades de IA
Usos en el Mundo Real de Sistemas Compuestos
• IA Neusimbólica
Fundamentos de la Integración Neusimbólica
Beneficios sobre Modelos de IA Tradicionales
Estrategias de Implementación para una IA Robusta
• Construcción de IA Robusta e Inteligente
Consideraciones de Diseño para Sistemas de IA
Manejo de Errores y Resiliencia
Direcciones Futuras en el Desarrollo de la IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
Análisis de Proyectos de IA Exitosos
Proyectos Prácticos: Construcción de Prototipos de Modelos de IA
• Desafíos y Consideraciones Éticas
Abordando la Parcialidad y la Equidad
Despliegue Responsable de la IA
• Conclusión y Perspectivas Futuras
Tendencias en la Evolución de Sistemas de IA
Oportunidades en Sistemas de IA Personalizados, Compactos y Compuestos

Asignaturas

Ciencias de la Computación