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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

Número de participantes


Precio por participante

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