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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