Confianza y Desconfianza en ML: Privacidad, Verificación y Robustez

Resumen

Immerse yourself in a thought-provoking exploration of trust and distrust in machine learning with the esteemed Shafi Goldwasser. This Emmy Noether Lecture addresses the pressing issues of privacy, the critical methods for verification, and the robust challenges present in today's AI landscape.

Stream the lecture now on YouTube and deepen your understanding of these pivotal topics within Artificial Intelligence and Computer Science.

Programa

• Introducción a la Confianza en el Aprendizaje Automático
Definición e Importancia de la Confianza en el AA
Descripción General de la Privacidad, Verificación y Robustez
• Preocupaciones sobre la Privacidad en el Aprendizaje Automático
Comprensión de las Implicaciones de Privacidad
Privacidad Diferencial
Aprendizaje Federado y Privacidad
Técnicas para Anonimización y Saneamiento de Datos
• Métodos de Verificación en el Aprendizaje Automático
Descripción General de la Verificación en Sistemas de AA
Técnicas de Verificación Formal
Verificación y Monitoreo en Tiempo de Ejecución
Herramientas y Marcos de Trabajo para la Verificación de Modelos de AA
• Desafíos de Robustez en el Aprendizaje Automático
Definición de Robustez en Sistemas de AA
Ataques Adversarios y Mecanismos de Defensa
Generalización y Sobreajuste
Robustez en el Despliegue y Mantenimiento de Modelos
• Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real
Análisis de la Confianza en Aplicaciones de AA
Lecciones Aprendidas de la Industria y la Investigación
• Implicaciones Éticas y Sociales
Sesgo e Imparcialidad en el Aprendizaje Automático
Consideraciones Éticas en el Despliegue de AA
Direcciones Futuras y Preguntas de Investigación Abiertas
• Conclusión y Resumen
Integración de Privacidad, Verificación y Robustez en AA
Puntos Clave y Mejores Prácticas
• Conferencia Invitada con Shafi Goldwasser
Perspectivas de la Investigación y Aplicaciones
Sesión de Preguntas y Respuestas con los Participantes
• Evaluación Final y Proyecto
Aplicación Práctica de Conceptos del Curso
Presentaciones de Estudiantes y Retroalimentación entre Pares

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Materias

Computer Science