- Introduction à l'ingénierie du chaos
Principes et objectifs de l'ingénierie du chaos
Histoire et évolution dans les systèmes d'IA
- Comprendre la résilience du système
Concepts clés et mesures
Différences entre robustesse, tolérance aux pannes et résilience
- Conception d'expériences contrôlées
Bases de la conception expérimentale
Formulation et validation d'hypothèses
- Outils et techniques pour l'ingénierie du chaos
Aperçu des outils populaires d'ingénierie du chaos
Mise en place d'expériences de chaos
- Simulations de pannes dans les systèmes d'IA
Types de pannes et leur simulation
Techniques pour simuler des pannes réseau, matérielles et logicielles
- Attaques adversariales
Comprendre les modèles adversariaux
Création et mise en œuvre de scénarios adversariaux
- Prévoir les défaillances du système
Techniques d'apprentissage automatique pour la prédiction des défaillances
Collecte et analyse de données pour des perspectives prédictives
- Atténuation et prévention des pannes
Stratégies pour la prévention des pannes
Conception de systèmes auto-réparateurs et adaptatifs
- Études de cas et applications réelles
Analyse des mises en œuvre notables de l'ingénierie du chaos
Leçons apprises et meilleures pratiques
- Éthique et meilleures pratiques en ingénierie du chaos
Considérations éthiques dans la simulation des pannes
Développer une stratégie d'ingénierie du chaos responsable
- Projet de groupe et application pratique
Conduite d'une expérience de chaos
Analyse des résultats et amélioration de la conception du système
- Revue du cours et perspectives futures
Résumé des concepts clés
Tendances émergentes et avenir de la résilience des systèmes d'IA
- Évaluation et certification
Devoirs et examens
Critères pour la complétion du cours et certification
