Mesures pour les capacités et les dangers

Aperçu

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Programme

• Introduction aux Capacités et Dangers de l'IA
Aperçu des systèmes d'IA et de leurs applications
Importance d'évaluer les capacités et dangers de l'IA
Terminologie et concepts clés
• Cadres de Mesure des Capacités de l'IA
Définitions des capacités de l'IA
Méthodes pour évaluer les performances de l'IA
Comparaisons entre les capacités humaines et celles de l'IA
• Indicateurs pour l'Évaluation des Modèles d'IA
Indicateurs quantitatifs et qualitatifs
Étalonnage des modèles d'IA
Exemples concrets de mesure de la performance de l'IA
• Évaluation de la Sécurité dans les Systèmes d'IA
Comprendre la sécurité de l'IA et l'évaluation des risques
Principes clés de l'évaluation de la sécurité de l'IA
Études de cas sur les incidents liés à la sécurité de l'IA
• Méthodologies d'Évaluation pour les Grands Modèles de Langage (LLM)
Aperçu des LLM et de leurs caractéristiques uniques
Défis communs de sécurité avec les LLM
Outils et techniques pour évaluer la sécurité des LLM
• Dangers Potentiels Associés aux Grands Modèles de Langage
Identifier les préoccupations éthiques et sécuritaires
Analyse des biais, de la désinformation et des usages malveillants
Stratégies pour atténuer les risques
• Protocoles de Test de Sécurité et de Fiabilité
Cadres de test pour les systèmes d'IA
Tests et simulations basés sur des scénarios
Surveillance continue et boucles de rétroaction
• Recherche Actuelle et Perspectives Futures
Tendances émergentes dans la mesure des capacités de l'IA
Avancées dans les méthodologies d'évaluation des dangers
Défis ouverts et opportunités de recherche en sécurité de l'IA
• Projet de Fin de Parcours
Application pratique des cadres de mesure
Conception d'un plan d'évaluation de la sécurité pour un système d'IA donné
Présentations et retour d'expérience entre pairs
• Conclusion du Cours et Ressources Complémentaires
Résumé des principaux apprentissages
Lectures recommandées et ressources pour l'étude continue

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Matières

Computer Science