Totes les lliçons

Curs

IA de 12è: sistemes d'IA, recerca i innovació

Dissenya, prova i publica un sistema d'IA original, i presenta'l com a projecte final.

Fes les lliçons en ordre. Al final pots traçar els components i els serveis d'un sistema d'IA, fer la selecció del model per qualitat, velocitat i cost, i dibuixar i defensar un disseny de l'arquitectura. Pots escriure una pregunta de recerca que puguis provar i una proposta del projecte d'una pàgina amb una línia de base. Pots construir un prototip que funcioni, escriure un pla de l'experiment, provar la robustesa amb entrades amb soroll i, en un estudi d'ablació, treure parts i mesurar què aporta cadascuna. Pots fer un estudi d'usuaris petit, publicar una demo en línia i seguir-ne els errors i el cost, valorar qui guanya i qui podria perdre, i presentar un sistema d'IA original i la seva avaluació.

Com fer servir aquestes lliçons

  • Comença a la lliçó que diu Fes això. Passa endavant quan puguis fer tu sol la línia de sota el títol.
  • Primer juga als Jocs. Després fes les Proves. 8 de 10 encerts per aprovar. Les Fitxes són en paper. Les respostes són a baix.
  • Cada lliçó fa avançar el teu projecte final. Porta un diari del projecte: cada decisió, cada experiment i cada resultat, també els que han fallat.
  • Tria un projecte final de ciència, tutoria, robòtica i visió, o una idea de startup. Fes servir només dades que tinguis permís d'usar, demana consentiment abans de qualsevol estudi d'usuaris, guarda les claus d'API en secret i posa un límit de despesa.

Cada lliçó té jocs, proves i fitxes.

0 de 36

Arquitectura de sistemes d'IA

  1. 1Components del sistemaTraça els components i els serveis d'un sistema d'IA.
    • Anomena les capes de dades, model, servei i interfície.
    • Traça un producte d'IA real sobre elles.
    • Troba els punts únics de fallada.
  2. 2Selecció del modelFes la selecció del model per qualitat, velocitat i cost.
    • Compara tres models en el teu propi conjunt de prova.
    • Mesura la velocitat i el cost per petició.
    • Tria'n un i justifica l'equilibri.
  3. 3Construir o comprarDecideix quan construir (entrenar o ajustar) o comprar una API.
    • Llista els costos de cada opció.
    • Tingues en compte les dades, la privadesa i el control.
    • Decideix per al teu projecte final.
  4. 4Disseny de l'arquitecturaDibuixa i defensa un disseny de l'arquitectura del sistema.
    • Dibuixa els components i el flux de dades.
    • Marca on poden passar errors i atacs.
    • Presenta'l i respon preguntes.

Formulació del problema

  1. 5Troba un problemaTroba un problema real que valgui la pena resoldre.
    • Entrevista persones que tenen el problema.
    • Comprova què existeix ja.
    • Digues per què la IA és l'eina correcta, o no.
  2. 6Preguntes de recercaEscriu una pregunta de recerca que puguis provar.
    • Converteix una idea àmplia en una pregunta concreta.
    • Anomena el que mesuraràs.
    • Digues quin resultat la respondria.
  3. 7RequisitsLlista els requisits: què ha de fer el sistema i què no.
    • Escriu requisits funcionals.
    • Escriu límits de precisió, velocitat, cost i seguretat.
    • Ordena'ls per prioritat.
  4. 8Proposta del projecteEscriu una proposta del projecte d'una pàgina amb una línia de base.
    • Digues el problema, l'enfocament i les dades.
    • Defineix una línia de base simple per superar.
    • Posa un calendari.

Aplicacions avançades d'IA

  1. 9Sistemes multimodalsCombina visió, text i àudio en un sistema multimodal.
    • Estudia un sistema multimodal real.
    • Tria com combinar les entrades.
    • Troba on una entrada pot corregir els errors d'una altra.
  2. 10Sistemes d'agentsDissenya sistemes d'agents de diversos passos amb comprovacions.
    • Reparteix la feina entre planificador, treballador i revisor.
    • Afegeix comprovacions entre els passos.
    • Limita les eines i la despesa.
  3. 11IA per a la ciènciaExplica com la IA per a la ciència accelera el descobriment científic.
    • Estudia un cas, com el plegament de proteïnes o la previsió del temps.
    • Digues què ha fet la IA i què han fet els científics.
    • Troba un conjunt de dades científic que puguis fer servir.
  4. 12PrototipConstrueix un prototip que funcioni: una primera versió.
    • Construeix la versió més petita que funcioni de cap a cap.
    • Executa'l contra la línia de base.
    • Llista què millorar primer.

Disseny d'experiments

  1. 13HipòtesisEnuncia una hipòtesi i què la refutaria.
    • Escriu una hipòtesi que puguis provar.
    • Escriu el resultat que demostraria que és falsa.
    • Prediu la mida de l'efecte.
  2. 14Variables i controlsCanvia una variable i mantén els controls fixos.
    • Anomena les variables independent i dependent.
    • Fixa les llavors aleatòries i els ajustos.
    • Executa cada ajust diverses vegades.
  3. 15Conjunts de dades i particionsConstrueix conjunts de dades i particions justos: entrenament, validació i prova.
    • Evita filtracions entre les particions.
    • Parteix per temps, lloc o persona quan calgui.
    • Bloqueja el conjunt de prova fins al final.
  4. 16Pla de l'experimentEscriu un pla de l'experiment abans d'executar res.
    • Llista cada execució i els seus ajustos.
    • Decideix les mètriques per endavant.
    • Estima el còmput i el cost.

Avaluació de la IA

  1. 17Bancs de provesTria un banc de proves i explica'n els límits.
    • Troba un banc de proves públic per a la teva tasca.
    • Comprova si els models l'han pogut veure en l'entrenament.
    • Afegeix els teus propis casos de prova.
  2. 18RobustesaProva la robustesa amb entrades amb soroll i desplaçades.
    • Afegeix soroll, errors de tecleig i desenfocament.
    • Prova amb dades d'un lloc o un temps nou.
    • Mesura quant baixa la puntuació.
  3. 19Estudis d'ablacióEn un estudi d'ablació, treu parts i mesura què aporta cadascuna.
    • Llista les parts del teu sistema.
    • Treu-ne una cada vegada i torna a executar.
    • Fes una taula dels resultats.
  4. 20Informa els resultatsInforma els resultats amb barres d'error i límits honestos.
    • Mostra la mitjana i la dispersió de les execucions.
    • Compara amb la línia de base.
    • Escriu els límits amb claredat.

Col·laboració entre persones i IA

  1. 21Supervisió humanaDecideix, amb supervisió humana, on una persona ha d'aprovar.
    • Ordena les decisions per risc.
    • Afegeix una persona a les d'alt risc.
    • Dissenya una manera fàcil d'anul·lar la IA.
  2. 22ExplicabilitatExplica, amb explicabilitat, per què un model ha pres una decisió.
    • Fes servir la importància de les característiques o mapes de saliència.
    • Mostra les fonts de les respostes generades.
    • Prova si els usuaris entenen l'explicació.
  3. 23Bucles de retroaccióRecull retroacció dels usuaris en bucles per millorar el sistema.
    • Afegeix valoracions i comentaris.
    • Converteix la retroacció en casos de prova nous.
    • Vigila la retroacció que afegeix biaix.
  4. 24Estudi d'usuarisFes un estudi d'usuaris petit i resumeix-lo.
    • Demana consentiment a cada participant.
    • Dona tasques i mesura l'èxit i el temps.
    • Resumeix què ha funcionat i què no.

Desplegament i operacions

  1. 25Serveis d'inferènciaServeix un model darrere d'una API, com a servei d'inferència.
    • Embolcalla el model en una API web.
    • Afegeix comprovacions d'entrada i temps d'espera.
    • Fes una prova de càrrega.
  2. 26MonitoratgeFes monitoratge: segueix els errors, la velocitat i la deriva.
    • Registra les peticions sense dades personals.
    • Fes una gràfica dels errors i del temps de resposta.
    • Detecta quan les entrades es desvien de les dades d'entrenament.
  3. 27Cost i escalaEstima el cost i l'escala: el cost per usuari.
    • Mesura el cost per petició.
    • Estima el cost amb 100 i amb 10,000 usuaris.
    • Abaixa el cost amb memòria cau o un model més petit.
  4. 28Publica una demoPublica una demo en línia perquè altres la provin.
    • Publica-la en un allotjament gratuït.
    • Afegeix un límit de despesa i límits de peticions.
    • Escriu una guia curta per als usuaris.

Innovació amb IA

  1. 29OportunitatsTroba oportunitats: una necessitat que la IA podria cobrir.
    • Estudia tres productes d'IA i les necessitats que cobreixen.
    • Troba una necessitat que encara no està coberta.
    • Estima qui l'usaria.
  2. 30Ètica de la recercaComprova l'ètica de la recerca: consentiment, privadesa i dany.
    • Comprova la llicència i el consentiment de les teves dades.
    • Treu les dades personals.
    • Llista els danys possibles i com els redueixes.
  3. 31Impacte socialValora l'impacte social: qui guanya i qui podria perdre.
    • Traça totes les persones a les quals afecta el teu sistema.
    • Valora beneficis i riscos per a cada grup.
    • Canvia una decisió de disseny per això.
  4. 32Proposta o pitchEscriu una proposta de recerca o un pitch amb un cas de negoci.
    • Tria una proposta de recerca o un pitch de startup.
    • Respalda cada afirmació amb els teus resultats.
    • Practica-la amb comentaris.

Taller del projecte final d'IA

  1. 33IteraItera: millora el sistema a partir dels resultats de les proves.
    • Tria la debilitat més gran de la teva avaluació.
    • Arregla-la i torna a executar les proves.
    • Anota el canvi al teu diari del projecte.
  2. 34Redacció tècnicaEscriu, amb redacció tècnica, un informe clar.
    • Escriu el resum, el mètode, els resultats i els límits.
    • Fes figures i taules clares.
    • Comparteix el teu codi perquè altres el puguin repetir.
  3. 35Pòster i demoFes un pòster i una demo en viu.
    • Fes un pòster de recerca d'una pàgina.
    • Prepara una demo en viu de tres minuts.
    • Prepara un pla de reserva per si falla la demo.
  4. 36Projecte final d'IAPresenta un projecte final: un sistema d'IA original i la seva avaluació.
    • Presenta el problema, el sistema i els resultats.
    • Mostra com es compara amb la línia de base.
    • Respon preguntes sobre els seus límits.