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Programa del Curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI)
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI)?
- Importancia de la transparencia en los modelos de IA
- Desafíos clave en la interpretación de la IA
Técnicas Básicas de XAI
- Métodos agnósticos al modelo: LIME, SHAP
- Métodos explicativos específicos del modelo
- Explicando decisiones tomadas por modelos de caja negra
Práctica con Herramientas XAI
- Introducción a las bibliotecas open-source de XAI
- Implementación de XAI en modelos de aprendizaje automático simples
- Visualización de explicaciones y comportamiento del modelo
Desafíos en la Explicabilidad
- Trade-offs entre precisión e interpretabilidad
- Limitaciones de los métodos actuales de XAI
- Manejo del sesgo y equidad en modelos explicables
Consideraciones Éticas en XAI
- Comprensión de las implicaciones éticas de la transparencia de IA
- Balance entre explicabilidad y rendimiento del modelo
- Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos en XAI
Aplicaciones Reales de XAI
- XAI en salud, finanzas y fuerzas del orden
- Requisitos regulatorios para la explicabilidad
- Construyendo confianza en sistemas de IA a través de la transparencia
Conceptos Avanzados de XAI
- Exploración de explicaciones contrafácticas
- Explicando redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
- Interpretación de sistemas de IA complejos
Tendencias Futuras en la Inteligencia Artificial Explicativa
- Nuevas técnicas en investigación XAI
- Desafíos y oportunidades para futura transparencia de IA
- Impacto del XAI en el desarrollo responsable de la IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprendimiento básico de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
Publico objetivo
- Principiantes en IA
- Entusiastas de la ciencia de datos
14 Horas