Sistemas de IA Multimodal Confiables y Continuamente Adaptables

Resumen

Explore el desarrollo de sistemas de IA multimodal de confianza que pueden adaptarse de manera continua, presentado por Jaehong Yoon de UNC Chapel Hill.

Programa de estudio

• Introducción a los Sistemas de IA Multimodal
Descripción general de la IA Multimodal
Importancia de la Integración Multimodal
• Confianza en los Sistemas de IA
Definición de Confiabilidad en IA
Consideraciones Éticas y Sesgo en IA
Técnicas para Asegurar la Fiabilidad de los Sistemas de IA
• Aprendizaje Continuo en IA
Fundamentos del Aprendizaje Continuo
Estrategias para el Aprendizaje Continuo en Sistemas de IA
Manejo del Olvido Catastrófico
• Adaptabilidad en la IA Multimodal
El Concepto de Adaptabilidad en IA
Estudios de Caso de Sistemas Multimodales Adaptativos
• Diseño de Sistemas de IA Multimodal Confiables
Principios de Diseño de Sistemas Confiables
Técnicas de Verificación y Validación
• Integración de Datos Multimodal
Técnicas de Fusión de Datos
Desafíos en la Integración de Datos Multimodal
• Temas Avanzados en la IA Multimodal
Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
Potenciales Aplicaciones en el Mundo Real
• Estudio de Caso: IA Multimodal Confiable en Acción
Análisis de un Sistema de IA Multimodal en el Mundo Real
• Talleres y Sesiones Prácticas
Proyectos Prácticos con Datos Multimodales
Construcción de un Sistema de IA Multimodal Confiable y Simple
• Conclusión y Desafíos Futuros
Resumen de las Ideas Clave
Preguntas Abiertas y Áreas para la Investigación Futura

Asignaturas

Informática