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Temario del curso
Introducción a la IA Explicable
- ¿Qué es la IA Explicable (XAI)?
- Importancia de la transparencia en los modelos de IA
- Principales desafíos en la interpretabilidad de la IA
Técnicas básicas de XAI
- Métodos independientes del modelo: LIME, SHAP
- Métodos de explicabilidad específicos para cada modelo
- Explicación de decisiones tomadas por modelos de caja negra
Práctica con herramientas XAI
- Introducción a bibliotecas de código abierto para XAI
- Implementación de XAI en modelos simples de aprendizaje automático
- Visualización de explicaciones y comportamiento del modelo
Desafíos en la explicabilidad
- Compensación entre precisión e interpretabilidad
- Limitaciones de los métodos actuales de XAI
- Manejo del sesgo y la equidad en modelos explicables
Consideraciones éticas en XAI
- Comprensión de las implicaciones éticas de la transparencia en la IA
- Equilibrar la explicabilidad con el rendimiento del modelo
- Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos en XAI
Aplicaciones prácticas de XAI
- XAI en atención médica, finanzas y fuerzas del orden
- Requisitos regulatorios para la explicabilidad
- Fomentar la confianza en los sistemas de IA a través de la transparencia
Conceptos avanzados de XAI
- Exploración de explicaciones contrfactuales
- Explicación de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
- Interpretación de sistemas complejos de IA
Tendencias futuras en IA Explicable
- Técnicas emergentes en investigación de XAI
- Desafíos y oportunidades para la transparencia futura de la IA
- Impacto de la XAI en el desarrollo de IA responsable
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Principiantes en IA
- Aficionados a la ciencia de datos
14 Horas