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Starts 6 June 2025 13:41

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Vers le raisonnement avec un million de modèles d'environnement.

Explorez des techniques avancées pour raisonner avec des modèles environnementaux à grande échelle dans les systèmes d'IA, en vous concentrant sur les aspects théoriques de l'intelligence artificielle de confiance.
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Aperçu

Explorez des techniques avancées pour raisonner avec des modèles environnementaux à grande échelle dans les systèmes d'IA, en vous concentrant sur les aspects théoriques de l'intelligence artificielle de confiance.

Programme

  • Introduction aux Modèles d'Environnement à Grande Échelle
  • Aperçu des modèles d'environnement en IA
    Importance et défis des modèles à grande échelle
  • Fondements Théoriques de la Modélisation de l'Environnement
  • Modèles graphiques probabilistes
    Réseaux bayésiens et raisonnement
    Processus de décision de Markov
  • Scalabilité du Raisonnement
  • Techniques de parallélisation
    Structures de données efficaces pour les grands environnements
    Paradigmes de calcul distribué
  • IA Digne de Confiance : Assurer Fiabilité et Sécurité
  • Définitions et mesures de la fiabilité
    Méthodes de vérification formelle
    Robustesse aux attaques adverses
  • Techniques de Raisonnement Avancées
  • Méthodes d'inférence approximative
    Méthodes de Monte Carlo et stratégies d'échantillonnage
    Intégration de l'apprentissage par renforcement profond
  • Représentation des Connaissances et Ontologies
  • Modèles sémantiques pour la représentation de l'environnement
    Intégration des ontologies pour un raisonnement amélioré
  • Gestion de l'Incertitude dans les Modèles d'Environnement
  • Techniques de gestion de l'incertitude
    Évaluation des risques et stratégies de mitigation
  • Expérimentation et Évaluation des Modèles d'IA
  • Indicateurs d'évaluation pour les systèmes de raisonnement
    Études de cas et applications réelles
  • Tendances Émergentes et Orientations Futures
  • Domaines actuels de recherche et d'innovation
    Défis futurs dans le raisonnement à grande échelle
  • Conclusion du Cours
  • Récapitulatif des concepts clés
    Discussion sur les considérations éthiques futures dans les systèmes de raisonnement en IA

Sujets

Informatique