Confianza y Desconfianza en ML: Privacidad, Verificación y Robustez - Parte 2

Resumen

Únase a nosotros para la segunda parte de este fascinante viaje al corazón del aprendizaje automático, centrándonos en los problemas de privacidad, verificación y robustez. Presentado por la estimada Shafi Goldwasser, esta sesión profundiza en los desafíos críticos de confianza que se encuentran en los sistemas de ML.

Ideal para aquellos interesados en inteligencia artificial y ciencias de la computación, este curso es proporcionado a través de YouTube.

Programa de estudio

• Introducción a la Confianza y Desconfianza en el Aprendizaje Automático
Descripción general de los problemas de confianza en los sistemas de AA
Conceptos clave de privacidad, verificación y robustez
• Privacidad en el Aprendizaje Automático
Privacidad diferencial
Técnicas de anonimización de datos
Modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad
Estudios de caso sobre fallos de privacidad
• Verificación en el Aprendizaje Automático
Métodos de verificación formal para sistemas de AA
Prueba y validación de modelos de aprendizaje automático
Herramientas y técnicas para la verificación de modelos
Aplicaciones y escenarios del mundo real
• Robustez en el Aprendizaje Automático
Ataques y defensas adversarias
Pruebas y evaluación de robustez
Diseño de sistemas de AA robustos
Estudios de caso sobre desafíos de robustez
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Examen de estudios de caso de alto impacto
Lecciones aprendidas de problemas de confianza en proyectos pasados
• Conferencia de Invitado Experto: Shafi Goldwasser
Análisis profundo de desafíos específicos de confianza
Sesión abierta de preguntas y respuestas
• Direcciones Futuras en la Confianza para el AA
Tendencias emergentes y áreas de investigación
Discusión de desafíos no resueltos y soluciones potenciales
• Conclusión y Cierre
Resumen de los aprendizajes clave
Reflexiones finales sobre la construcción de sistemas de AA confiables
• Proyecto: Construcción de una Aplicación de AA Confiable
Diseñar e implementar un sistema de AA a pequeña escala que aborde privacidad, verificación y robustez
Presentar y criticar proyectos en una sesión de revisión por pares

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Asignaturas

Ciencias de la Computación