Hacia la Razonamiento con Un Millón de Modelos de Entorno

Resumen

Explora métodos sofisticados para el razonamiento con modelos de entorno vastos en sistemas de IA, enfatizando los aspectos teóricos de la inteligencia artificial confiable. Únete a la colaboración entre la Universidad y YouTube para profundizar tu comprensión de estas técnicas de vanguardia.

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Ciencias de la Computación

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Entorno a Gran Escala
Visión general de los modelos de entorno en IA
Importancia y desafíos de los modelos a gran escala
• Fundamentos Teóricos de la Modelización del Entorno
Modelos gráficos probabilísticos
Redes bayesianas y razonamiento
Procesos de decisión de Markov
• Escalabilidad en el Razonamiento
Técnicas de paralelización
Estructuras de datos eficientes para grandes entornos
Paradigmas de computación distribuida
• IA Confiable: Asegurando Fiabilidad y Seguridad
Definiciones y métricas de confiabilidad
Métodos de verificación formal
Robustez ante ataques adversariales
• Técnicas Avanzadas de Razonamiento
Métodos de inferencia aproximada
Métodos de Monte Carlo y estrategias de muestreo
Integración del aprendizaje profundo por refuerzo
• Representación del Conocimiento y Ontologías
Modelos semánticos para la representación del entorno
Integración de ontologías para un razonamiento mejorado
• Manejo de la Incertidumbre en Modelos de Entorno
Técnicas para gestionar la incertidumbre
Estrategias de evaluación y mitigación de riesgos
• Experimentación y Evaluación de Modelos de IA
Métricas de evaluación para sistemas de razonamiento
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
• Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
Áreas actuales de investigación e innovación
Futuros desafíos en el razonamiento a gran escala
• Conclusión del Curso
Resumen de conceptos clave
Discusión sobre futuras consideraciones éticas en sistemas de razonamiento de IA

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Asignaturas

Ciencias de la Computación