Ce que vous devez savoir avant
Vous commencez

Débute 4 June 2026 13:44

Se termine 4 June 2026

00 Jours
00 Heures
00 Minutes
00 Secondes
course image

IA pour le contrôle critique de la sécurité

Explorez les fondements théoriques essentiels de l'IA au sein des systèmes de contrôle critiques pour la sécurité dans cette présentation éclairante par Claire Tomlin de l'UC Berkeley. Ce cours met l'accent sur l'importance de la confiance et de la fiabilité dans les environnements où les applications à haut risque sont gérées à l'aide de l'in.
Simons Institute via YouTube

Simons Institute

6076 Cours


47 minutes

Amélioration optionnelle disponible

Not Specified

Progressez à votre rythme

Free Video

Amélioration optionnelle disponible

Aperçu

Explore the essential theoretical foundations of AI within safety-critical control systems in this insightful presentation by Claire Tomlin from UC Berkeley. This course emphasizes the importance of trust and reliability in environments where high-risk applications are managed using artificial intelligence.

Hosted on YouTube, this session is perfect for those interested in understanding the intersection of AI and secure control mechanisms.

Learn from one of the leading experts in the field and enhance your knowledge in creating trustworthy AI-driven solutions.

Categories:

Artificial Intelligence Courses, Computer Science Courses

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

Matières

Computer Science