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Temario del curso

Introducción

Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial

  • Define la IA y el aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y posiciona los modelos de IA en un contexto sociocultural más amplio. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
  • Describir y explicar la pila de tecnología de IA.
  • Describir y explicar la IA y la evolución de la ciencia de datos.

Módulo 2: Impactos de la IA en las personas y principios de IA responsable

  • Describe los riesgos y daños fundamentales planteados por los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA confiables y los principios esenciales para una IA responsable y ética. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Describir y explicar los riesgos y daños fundamentales planteados por los sistemas de IA.
  • Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.

Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de la IA

  • Describe el ciclo de vida del desarrollo de la IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos de la IA. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las directrices éticas existentes y emergentes sobre IA.
  • Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de la IA.
  • Describir y explicar las intersecciones clave del RGPD.
  • Describir y explicar la reforma de responsabilidad civil.

Módulo 4: Implementación de gobernanza responsable de la IA y gestión de riesgos

  • Explica cómo los principales interesados en la IA colaboran en un enfoque escalonado para gestionar los riesgos de la IA mientras reconocen los posibles beneficios sociales de los sistemas de IA. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Describir y explicar los requisitos del Reglamento Europeo de IA.
  • Describir y explicar otras leyes globales emergentes.
  • Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos de gestión de riesgos y estándares.

Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA

  • Describe el mapeo, planificación y alcance de proyectos de IA, pruebas y validación de sistemas de IA durante el desarrollo, y la gestión y monitoreo de sistemas de IA después del despliegue. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de planificación del sistema de IA.
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de diseño del sistema de IA.
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de implementación del sistema de IA.

Módulo 6: Leyes actuales que se aplican a los sistemas de IA

  • Ofrece una visión general de las leyes existentes que rigen el uso de la IA, describe las intersecciones clave del RGPD y proporciona conciencia sobre la reforma de responsabilidad civil. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Asegurar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de IA con otras estrategias de riesgo operacional
  • Integrar principios de gobernanza de IA en la empresa.
  • Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
  • Mapear, planificar y delimitar el proyecto de IA.
  • Probar y validar el sistema de IA durante el desarrollo.
  • Gestionar y monitorear sistemas de IA después del despliegue.

Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes de IA

  • Describe las leyes globales específicas de IA y los principales marcos de trabajo y estándares que ejemplifican cómo los sistemas de IA pueden ser gobernados responsablemente. Al final de este módulo serás capaz de;
  • Ganar conciencia sobre cuestiones legales.
  • Ganar conciencia sobre preocupaciones de los usuarios.
  • Ganar conciencia sobre problemas de auditoría y responsabilidad de la IA.

Módulo 8: Cuestiones y preocupaciones actuales y continuas de la IA

  • Presenta discusiones e ideas actuales sobre gobernanza de IA, incluyendo conciencia sobre cuestiones legales, preocupaciones de los usuarios y problemas de auditoría y responsabilidad de la IA.

Resumen y próximo paso

Requerimientos

No hay prerequisitos para este curso.

¿Quién debería capacitarse?

Debemos continuar construyendo y perfeccionando los procesos de gobernanza a través de los cuales emerge una IA confiable y debemos invertir en las personas que construirán una IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, recursos humanos y gobernanza junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas comerciales, dueños de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros deben estar preparados para abordar las equidades expandidas en cuestión en la gobernanza de la IA.

Incluye cualquier profesional encargado de desarrollar gobernanza de IA y gestión de riesgos en sus operaciones, y cualquier persona que persiga la certificación IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).

 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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