Confiance et méfiance dans l'apprentissage automatique : confidentialité, vérification et robustesse - Partie 2

Aperçu

Join us for the second part of this fascinating journey into the heart of machine learning, focusing on privacy, verification, and robustness issues. Presented by the esteemed Shafi Goldwasser, this session delves deeply into the critical trust challenges encountered in ML systems.

Ideal for those interested in artificial intelligence and computer science, this course is provided through YouTube.

Programme

• Introduction à la confiance et à la méfiance en apprentissage automatique
Aperçu des problèmes de confiance dans les systèmes d'AA
Concepts clés de confidentialité, vérification et robustesse
• Confidentialité en apprentissage automatique
Confidentialité différentielle
Techniques d'anonymisation des données
Modèles d'apprentissage automatique préservant la confidentialité
Études de cas sur les échecs de confidentialité
• Vérification en apprentissage automatique
Méthodes de vérification formelle pour les systèmes d'AA
Test et validation des modèles d'apprentissage automatique
Outils et techniques pour la vérification des modèles
Applications et scénarios réels
• Robustesse en apprentissage automatique
Attaques et défenses adversariales
Test et évaluation de la robustesse
Conception de systèmes d'AA robustes
Études de cas sur les défis de robustesse
• Études de cas et applications
Examen d'études de cas à fort impact
Leçons tirées des problèmes de confiance dans des projets passés
• Conférence d'un expert invité : Shafi Goldwasser
Analyse approfondie des défis spécifiques de la confiance
Session de questions-réponses ouverte
• Orientations futures pour la confiance en AA
Tendances émergentes et domaines de recherche
Discussion sur les défis non résolus et solutions potentielles
• Conclusion et bilan
Résumé des enseignements clés
Réflexions finales sur la construction de systèmes d'AA dignes de confiance
• Projet : Construire une application d'AA digne de confiance
Concevoir et mettre en œuvre un petit système d'AA abordant la confidentialité, la vérification et la robustesse
Présenter et critiquer les projets lors d'une session de revue par les pairs

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Matières

Computer Science