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Construire une IA adaptative et résiliente

Explorez les systèmes d'IA adaptatifs et résilients avec Zhenyi Wang de l'Université du Maryland, en examinant des approches de pointe pour construire une intelligence artificielle plus robuste.
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University of Central Florida

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Aperçu

Explorez les systèmes d'IA adaptatifs et résilients avec Zhenyi Wang de l'Université du Maryland, en examinant des approches de pointe pour construire une intelligence artificielle plus robuste.

Programme

  • Introduction à l'IA Adaptative et Résiliente
  • Aperçu des défis des systèmes d'IA
    Importance de l'adaptabilité et de la résilience dans l'IA
  • Fondamentaux des Systèmes Adaptatifs
  • Définition et caractéristiques de l'IA adaptative
    Techniques pour concevoir des systèmes adaptatifs
    Études de cas : Systèmes d'IA adaptatifs réussis
  • Construire des Systèmes d'IA Résilients
  • Comprendre la résilience dans l'IA
    Concevoir pour la tolérance aux fautes et la récupération
    Outils et cadres pour construire une IA résiliente
  • Apprentissage Automatique pour l'Adaptation et la Résilience
  • Algorithmes d'apprentissage adaptatif
    Techniques d'apprentissage par transfert et méta-apprentissage
    Méthodes de formation de modèles robustes
  • Gérer l'Incertitude et la Variabilité
  • Gestion du bruit et de la variabilité des données
    Stratégies pour gérer les données incomplètes ou changeantes
    Modélisation prédictive dans des conditions incertaines
  • Développement Agile des Systèmes d'IA
  • Prototypage rapide pour l'IA adaptative
    Processus de développement itératif
    Pratiques de test et de validation pour la robustesse
  • Infrastructure et Déploiement
  • Architectures pour l'IA adaptative et résiliente
    Plates-formes de cloud computing et edge computing
    Conception de systèmes d'IA évolutifs et distribués
  • Évaluation et Surveillance des Systèmes d'IA
  • Métriques pour évaluer l'adaptabilité et la résilience
    Surveillance des performances et de l'adaptabilité du système en temps réel
    Stratégies d'amélioration continue et d'apprentissage
  • Implications Éthiques et Sociétales
  • Aborder les biais et l'équité dans l'IA adaptative
    Impact de l'IA résiliente sur l'industrie et la société
    Politiques et cadres pour le déploiement responsable de l'IA
  • Études de Cas et Applications Réelles
  • Analyse de l'IA adaptative et résiliente dans divers secteurs
    Leçons tirées des implémentations réelles
  • Orientations Futures et Recherche en IA Adaptative
  • Tendances émergentes et technologies
    Questions ouvertes et domaines pour exploration ultérieure
  • Résumé du Cours et Conclusion
  • Revue des concepts clés
    Réflexions finales sur la construction de systèmes d'IA adaptatifs et résilients

Sujets

Informatique