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Temario del curso
Introducción a la IA Explicable y la Ética
- La necesidad de explicabilidad en los sistemas de IA
- Desafíos en la ética y equidad de la IA
- Panorama general de las normas regulatorias y éticas
Técnicas de XAI para una IA Ética
- Métodos independientes del modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detección de sesgo en modelos de IA
- Manejo de la interpretabilidad en sistemas complejos de IA
Transparencia y Responsabilidad en la IA
- Diseño de sistemas de IA transparentes
- Garantía de responsabilidad en la toma de decisiones de la IA
- Auditoría de sistemas de IA para evaluar su equidad
Equidad y Mitigación del Sesgo en la IA
- Detección y abordaje de sesgos en modelos de IA
- Garantía de equidad entre diferentes grupos demográficos
- Implementación de directrices éticas en el desarrollo de IA
Marcos Regulatorios y Éticos
- Panorama general de las normas de ética de la IA
- Comprensión de las regulaciones de IA en diferentes industrias
- Alineación de sistemas de IA con GDPR, CCPA y otros marcos normativos
Aplicaciones del Mundo Real de la XAI en una IA Ética
- Explicabilidad en la IA para el sector salud
- Construcción de sistemas de IA transparentes en finanzas
- Implementación de IA ética en las fuerzas del orden
Tendencias Futuras en XAI y IA Ética
- Tendencias emergentes en la investigación sobre explicabilidad
- Nuevas técnicas para la detección de equidad y sesgo
- Oportunidades para el desarrollo ético de IA en el futuro
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de modelos de aprendizaje automático (machine learning)
- Familiaridad con el desarrollo de IA y sus frameworks
- Interés en la ética y la transparencia de la IA
Público Objetivo
- Especialistas en ética de la IA
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
14 Horas