IA pour le contrôle critique de la sécurité

Aperçu

Explorez les fondations théoriques de l'IA dans les systèmes de contrôle critiques pour la sécurité avec Claire Tomlin de l'UC Berkeley, en mettant l'accent sur la fiabilité dans les applications à haut risque.

Programme

• Introduction à l'IA pour le contrôle critique de la sécurité
Aperçu des systèmes critiques pour la sécurité et leur importance
Introduction à la fiabilité dans les applications pilotées par l'IA
• Fondements théoriques
Bases des systèmes de contrôle et intersections avec l'IA
Introduction aux systèmes dynamiques
Stabilité et sécurité dans les systèmes de contrôle
• Techniques d'IA dans le contrôle
Méthodes d'apprentissage automatique pour les systèmes de contrôle
Apprentissage par renforcement dans des environnements critiques pour la sécurité
Contrôle prédictif de modèle utilisant l'IA
• Fiabilité et confiance
Définir la fiabilité dans l'IA
Méthodes d'IA vérifiables
Cas d'assurance et cadres d'argumentation
• Analyse et gestion des risques
Techniques d'évaluation des risques dans les systèmes de contrôle d'IA
Stratégies d'atténuation des risques induits par l'IA
• Interaction humain-IA
Facteurs humains dans la boucle de contrôle IA
Conception pour la supervision et l'intervention humaines
• Applications dans les secteurs à haut risque
IA dans les systèmes aérospatiaux et automobiles
Dispositifs médicaux pilotés par l'IA
Robotique et automatisation dans des environnements critiques pour la sécurité
• Études de cas et exemples réels
Histoires de succès et leçons apprises
Échecs et leurs implications pour la fiabilité de l'IA
• Tendances futures et directions de recherche
Techniques et technologies émergentes
Considérations politiques et éthiques dans la sécurité de l'IA
• Conclusion du cours
Résumé des points d'apprentissage clés
Présentations et discussions des projets finaux
• Ressources supplémentaires
Lectures recommandées
Outils et plateformes en ligne pour un apprentissage approfondi

Sujets

Informatique