Uso de EEG y Azure Machine Learning para realizar detección de mentiras

Resumen

Explore la detección de mentiras basada en EEG utilizando Azure Machine Learning. Aprenda sobre la recopilación de datos, la construcción de modelos y el análisis de resultados, con perspectivas sobre las limitaciones y direcciones futuras.

Programa de estudio

• Introducción al EEG y la detección de mentiras
Visión general de la tecnología EEG y sus aplicaciones
Fundamentos de la detección de mentiras y su trasfondo científico
• Recolección de Datos para la Detección de Mentiras Basada en EEG
Configuración del equipo y software EEG
Comprensión de señales cerebrales y técnicas de adquisición de datos
Consideraciones éticas y privacidad de los datos
• Preprocesamiento de Datos EEG
Limpieza de datos EEG en bruto
Métodos de extracción de características
Técnicas de reducción de dimensionalidad
• Introducción a Azure Machine Learning
Visión general de los servicios y herramientas de Azure ML
Configuración de un espacio de trabajo de Azure ML
Importación y gestión de conjuntos de datos
• Construcción de Modelos de Aprendizaje Automático
Selección de algoritmos de ML apropiados para datos EEG
Entrenamiento y validación de modelos con Azure ML
Ajuste y optimización de hiperparámetros
• Análisis de Resultados del Modelo
Evaluación del rendimiento del modelo
Comprensión de falsos positivos y falsos negativos en la detección de mentiras
Visualización de resultados y conclusiones
• Limitaciones de la Detección de Mentiras Basada en EEG
Desafíos técnicos y éticos
Fiabilidad y validez de los modelos
• Direcciones Futuras en la Detección de Mentiras con IA
Tendencias emergentes en IA y EEG
Potenciales impactos y avances en el campo
• Proyecto Práctico
Diseño de un experimento sencillo de detección de mentiras
Recolección y análisis de datos EEG utilizando Azure ML
Presentación de hallazgos y discusión de implicaciones
• Conclusión y Resumen del Curso
Principales conclusiones y mejores prácticas
Lecturas adicionales y recursos para el aprendizaje continuo

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Asignaturas

Charlas de Conferencia