Conception de systèmes d'IA ouverts qui sont dignes de confiance - Des modèles aux systèmes

Aperçu

Explorez la conception de systèmes d'IA dignes de confiance qui équilibrent autonomie et responsabilité, en mettant l'accent sur l'alignement des risques, l'orchestration multi-agent, et les cadres de gouvernance pour un déploiement sûr dans des environnements réels.

Programme

- Introduction aux systèmes d'IA fiables -- Aperçu et motivation pour une IA fiable -- Défis clés de la fiabilité des systèmes d'IA - Équilibrer autonomie et responsabilité -- Définir l'autonomie et la responsabilité dans l'IA -- Stratégies pour atteindre un équilibre -- Études de cas de systèmes autonomes - Alignement des risques dans les systèmes d'IA -- Comprendre les risques dans le déploiement de l'IA -- Cadres pour l'évaluation et la gestion des risques -- Outils pour l'atténuation des risques - Orchestration multi-agents -- Principes des systèmes multi-agents -- Coordination et communication entre agents -- Gestion des dépendances et des interactions - Cadres de gouvernance pour l'IA -- Exigences réglementaires et conformité -- Considérations éthiques dans la conception des systèmes d'IA -- Meilleures pratiques pour la gouvernance et la supervision - Conception pour un déploiement sûr -- Protocoles de sécurité et méthodologies de test -- Surveillance continue et boucles de rétroaction -- Exemples de déploiement sûr dans divers domaines - Études de cas et applications pratiques -- Applications réelles des systèmes d'IA fiables -- Leçons tirées des mises en œuvre passées -- Tendances futures et technologies émergentes - Résumé du cours et orientations futures -- Récapitulatif des concepts clés -- Discussion sur les défis en cours et les domaines de recherche -- Opportunités pour faire progresser les systèmes d'IA fiables

Enseigné par

Étiquettes