Sistemas de IA a medida, compactos y compuestos

Resumen

Únete a nosotros para explorar el fascinante viaje de los sistemas de IA que evolucionan desde modelos monolíticos a innovadores sistemas compuestos y marcos de agentes. Esta sesión iluminará el concepto de IA Personalizada, Compacta y Compuesta, que aprovecha un enfoque Neusimbólico para crear tecnologías de IA altamente inteligentes y resilientes.

Ya sea que seas un entusiasta de la IA o un profesional de la informática, este curso es tu puerta de entrada para comprender los desarrollos de vanguardia en IA.

Hospedado en YouTube, este curso se encuentra dentro de las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Cursos de Ciencias de la Computación, lo que lo convierte en una opción ideal para personas que buscan conocimientos y habilidades profundos en el ámbito de los sistemas de IA avanzados.

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

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Asignaturas

Ciencias de la Computación