Programa del Curso

Introducción a la Inteligencia Artificial Explicativa y Ética

  • La necesidad de explicabilidad en sistemas de IA
  • Desafíos en ética y equidad en IA
  • Visión general de los estándares regulatorios y éticos

Técnicas XAI para la IA Ética

  • Métodos agnósticos a modelos: LIME, SHAP
  • Técnicas de detección de sesgos en modelos de IA
  • Manejo de la interpretabilidad en sistemas complejos de IA

Transparencia y Rendición de Cuentas en IA

  • Diseño de sistemas AI transparentes
  • Garantizar la rendición de cuentas en la toma de decisiones de AI
  • Auditoría de sistemas AI para garantizar la equidad

Equidad y Mitigación del Sesgo en IA

  • Detección y abordaje del sesgo en modelos de IA
  • Garantizar la equidad entre diferentes grupos demográficos
  • Implementación de directrices éticas en el desarrollo de AI

Marco Regulatorio y Ético

  • Visión general de los estándares de ética en IA
  • Comprendiendo las regulaciones de AI en diferentes industrias
  • Alineación de sistemas AI con GDPR, CCPA y otros marcos

Aplicaciones Reales de XAI en la IA Ética

  • Explicabilidad en la IA del sector salud
  • Construcción de sistemas AI transparentes en finanzas
  • Implementación de AI ética en el cumplimiento de la ley

Tendencias Futuras en XAI y IA Ética

  • Tendencias emergentes en investigación de explicabilidad
  • Nuevas técnicas para la equidad y detección de sesgos
  • Oportunidades para el desarrollo ético de AI en el futuro

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de modelos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con el desarrollo de IA y marcos
  • Interés en la ética de la IA y transparencia

Público objetivo

  • Éticos de la IA
  • Desarrolladores de IA
  • Científicos de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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