Ciencia de Datos Verídica hacia una IA Confiable

Resumen

Explore los principios de la ciencia de datos verídica y su papel en el desarrollo de sistemas de IA confiables con Bin Yu de UC Berkeley.

Programa de estudio

• Introducción a la Ciencia de Datos Verdadera
Definición y Principios de la Ciencia de Datos Verdadera
Importancia en IA y Aprendizaje Automático
Panorama del Pensamiento Estadístico en la Ciencia de Datos Verdadera
• Fundamentos de la IA Confiable
Características de los Sistemas de IA Confiables
Desafíos en la Construcción de IA Confiable
Aplicaciones y Estudios de Caso en el Mundo Real
• Calidad y Fiabilidad de los Datos
Recolección y Preprocesamiento de Datos
Evaluación de la Calidad de los Datos: Métricas y Métodos
Técnicas para Asegurar la Fiabilidad de los Datos
• Transparencia y Explicabilidad del Modelo
Importancia de la Interpretabilidad del Modelo
Técnicas para la Interpretabilidad: LIME, SHAP, etc.
Equilibrando Complejidad y Transparencia
• Equidad y Sesgo en IA
Identificación del Sesgo en Modelos de IA
Estrategias para Mitigar el Sesgo
Consideraciones Éticas en el Desarrollo de IA
• Robustez y Estadísticas Robustas
Definición e Importancia de la Robustez en IA
Técnicas para Construir Modelos Robustos
Evaluación de la Robustez: Pruebas de Estrés y Ejemplos Adversos
• Reproducibilidad en Ciencia de Datos
Importancia de la Reproducibilidad en la Investigación
Mejores Prácticas para Flujos de Trabajo Reproducibles
Herramientas y Marcos para la Reproducibilidad
• Seguridad e Integridad de la IA
Identificación de Riesgos de Seguridad en Sistemas de IA
Técnicas para Construir Modelos de IA Seguros
Estrategias de Respuesta ante Fallas de IA
• Evaluación y Validación de Sistemas de IA
Marcos para Evaluar el Desempeño de la IA
Técnicas de Validación: Validación Cruzada, Pruebas A/B
Monitoreo Continuo y Sistemas de Retroalimentación
• Direcciones Futuras para la Ciencia de Datos Verdadera
Innovaciones en Técnicas de IA Confiables
El Papel de la Política y la Regulación
Imaginando el Futuro de la Ciencia de Datos Verdadera y la IA
• Conclusión del Curso y Proyecto Final
Revisión de Conceptos y Ideas Clave
Proyecto Final: Diseñando un Sistema de IA Confiable
Discusión de Implementaciones en el Mundo Real y Aplicaciones Profesionales

Asignaturas

Ciencias de la Computación