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Programa del Curso
Introducción a la IA Explicable (XAI) y Transparencia de Modelos
- ¿Qué es la IA Explicable?
- Por qué la transparencia es importante en los sistemas de IA
- Interpretabilidad vs. rendimiento en modelos de IA
Visión General de Técnicas XAI
- Métodos no dependientes del modelo: SHAP, LIME
- Técnicas específicas para explicar modelos
- Explicando redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
Construyendo Modelos de IA Transparentes
- Implementación práctica de modelos interpretables
- Comparando modelos transparentes vs. modelos caja negra
- Equilibrar la complejidad con la explicabilidad
Herramientas y Bibliotecas Avanzadas de XAI
- Usando SHAP para interpretar modelos
- Utilizando LIME para explicación local
- Visualización de decisiones y comportamientos del modelo
Abordando la Equidad, el Biases y la IA Ética
- Identificar y mitigar sesgos en modelos de IA
- Equidad en AI y sus impactos sociales
- Garantizar responsabilidad y ética en la implementación de IA
Aplicaciones del Mundo Real de XAI
- Estudios de caso en salud, finanzas y gobierno
- Interpretando modelos de AI para la conformidad regulatoria
- Construyendo confianza con sistemas de AI transparentes
Direcciones Futuras en IA Explicable
- Investigaciones emergentes en XAI
- Desafíos para escalar XAI en sistemas de gran escala
- Oportunidades para el futuro de la IA transparente
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático e IA
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
21 Horas
