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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.
University of Central Florida
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University of Central Florida
2416 Cours
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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
- Fondamentaux des Systèmes Adaptatifs
- Construire des Systèmes d'IA Résilients
- Apprentissage Automatique pour l'Adaptation et la Résilience
- Gérer l'Incertitude et la Variabilité
- Développement Agile des Systèmes d'IA
- Infrastructure et Déploiement
- Évaluation et Surveillance des Systèmes d'IA
- Implications Éthiques et Sociétales
- Études de Cas et Applications Réelles
- Orientations Futures et Recherche en IA Adaptative
- Résumé du Cours et Conclusion
Aperçu des défis des systèmes d'IA
Importance de l'adaptabilité et de la résilience dans l'IA
Définition et caractéristiques de l'IA adaptative
Techniques pour concevoir des systèmes adaptatifs
Études de cas : Systèmes d'IA adaptatifs réussis
Comprendre la résilience dans l'IA
Concevoir pour la tolérance aux fautes et la récupération
Outils et cadres pour construire une IA résiliente
Algorithmes d'apprentissage adaptatif
Techniques d'apprentissage par transfert et méta-apprentissage
Méthodes de formation de modèles robustes
Gestion du bruit et de la variabilité des données
Stratégies pour gérer les données incomplètes ou changeantes
Modélisation prédictive dans des conditions incertaines
Prototypage rapide pour l'IA adaptative
Processus de développement itératif
Pratiques de test et de validation pour la robustesse
Architectures pour l'IA adaptative et résiliente
Plates-formes de cloud computing et edge computing
Conception de systèmes d'IA évolutifs et distribués
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
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
Analyse de l'IA adaptative et résiliente dans divers secteurs
Leçons tirées des implémentations réelles
Tendances émergentes et technologies
Questions ouvertes et domaines pour exploration ultérieure
Revue des concepts clés
Réflexions finales sur la construction de systèmes d'IA adaptatifs et résilients
Sujets
Informatique