Aspectos Teóricos y Empíricos de la Teoría del Aprendizaje Singular para la Alineación de la IA

Resumen

Explore aspectos teóricos y empíricos de la Teoría del Aprendizaje Singular y sus aplicaciones a la alineación de la IA y modelos de lenguaje con garantías de seguridad.

Programa de estudio

• Introducción a la Teoría del Aprendizaje Singular
Resumen y antecedentes históricos
Fundamentos matemáticos clave
• Aspectos Teóricos de la Teoría del Aprendizaje Singular
Modelos singulares y no identificabilidad
Complejidad y generalización en entornos singulares
Aprendizaje bayesiano y singularidades
• Aspectos Empíricos de la Teoría del Aprendizaje Singular
Implicaciones empíricas de modelos singulares en IA
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
Técnicas para analizar comportamientos de modelos singulares
• Aplicaciones a la Alineación de IA
Retos de alineación en sistemas de IA
Rol de la Teoría del Aprendizaje Singular en la alineación de IA
Diseño de modelos de lenguaje con garantías de seguridad
• Metodologías para la Seguridad y Alineación
Modelos probabilísticos e incertidumbre en la alineación
Evaluación y aseguramiento de la robustez del modelo
Técnicas para la satisfacción de restricciones en sistemas de IA
• Temas Avanzados e Investigación Actual
Desarrollos actuales en la Teoría del Aprendizaje Singular
Problemas abiertos en seguridad y alineación de IA
Direcciones futuras en teoría y práctica
• Conclusión y Perspectivas Futuras
Resumen de conceptos e ideas clave
Implicaciones para la investigación futura en alineación de IA
• Lecturas y Recursos Recomendados
Textos y artículos clave en la Teoría del Aprendizaje Singular
Recursos adicionales para un estudio más profundo

Asignaturas

Ciencias de la Computación