Construire une IA adaptative et résiliente

Aperçu

Embarkez dans un voyage au cœur de l'intelligence artificielle avec Zhenyi Wang de l'Université du Maryland. Découvrez des stratégies et méthodologies innovantes pour créer des systèmes d'IA plus adaptatifs et résilients.

Cette exploration perspicace plongera dans les avancées et techniques les plus récentes visant à améliorer la robustesse et l'adaptabilité des technologies d'IA.

Que vous soyez un professionnel confirmé en informatique ou un apprenant curieux désireux de comprendre les mécanismes de l'intelligence artificielle, cet événement offre de précieuses perspectives sur l'avenir de l'innovation en IA. Rejoignez-nous pour explorer l'avant-garde du développement de l'IA et obtenez une compréhension approfondie de la façon dont les systèmes adaptatifs et résilients façonnent le monde.

Ne manquez pas cette occasion d'améliorer vos connaissances et compétences en IA.

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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

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Sujets

Informatique