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Temario del curso
Introducción a la IA Explicable (XAI) y la 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 las técnicas de XAI
- Métodos independientes del modelo: SHAP, LIME
- Técnicas de explicabilidad específicas del modelo
- Explicación de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
Construcción de Modelos de IA Transparentes
- Implementación de modelos interpretables en la práctica
- Comparación entre modelos transparentes y modelos de caja negra
- Equilibrar la complejidad con la explicabilidad
Herramientas y bibliotecas avanzadas de XAI
- Uso de SHAP para la interpretación de modelos
- Aprovechamiento de LIME para la explicabilidad local
- Visualización de las decisiones y comportamientos del modelo
Abordando la Equidad, el Sesgo y la Ética en la IA
- Identificación y mitigación del sesgo en los modelos de IA
- Equidad en la IA y su impacto social
- Garantizar la responsabilidad y la ética en el despliegue de la IA
Aplicaciones en el mundo real de XAI
- Estudios de caso en salud, finanzas y gobierno
- Interpretación de modelos de IA para el cumplimiento normativo
- Construcción de confianza con sistemas de IA transparentes
Futuras direcciones en la IA Explicable
- Investigación emergente 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 aprendizaje automático y desarrollo de modelos de IA
- Conocimientos básicos de programación en Python
Audiencia objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
21 Horas