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Temario del curso
Introducción a la IA Explicable y la Ética
- La necesidad de explicabilidad en los sistemas de IA
- Desafíos en la ética y equidad de la IA
- Descripción general de las normas éticas y regulatorias
Técnicas de XAI para una IA Ética
- Métodos independientes del modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detección de sesgos en modelos de IA
- Manejo de la interpretabilidad en sistemas de IA complejos
Transparencia y Responsabilidad en la IA
- Diseño de sistemas de IA transparentes
- Garantizar la responsabilidad (accountability) en la toma de decisiones de la IA
- Auditoría de sistemas de IA para garantizar la equidad
Equidad y Mitigación del Sesgo en la IA
- Detección y abordaje de sesgos en los modelos de IA
- Garantizar la equidad entre diferentes grupos demográficos
- Implementación de pautas éticas en el desarrollo de IA
Marco Regulatorio y Ético
- Descripción general de los estándares de ética en IA
- Comprensión de las regulaciones de IA en diferentes industrias
- Alineación de sistemas de IA con el RGPD, CCPA y otros marcos normativos
Aplicaciones del Mundo Real de la XAI en una IA Ética
- Explicabilidad en la IA para el sector salud
- Construcción de sistemas de IA transparentes en finanzas
- Despliegue de ética de IA en las fuerzas del orden
Tendencias Futuras en XAI y IA Ética
- Tendencias emergentes en la investigación de explicabilidad
- Nuevas técnicas para la detección de equidad y sesgo
- Oportunidades para el desarrollo de IA ética en el futuro
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de modelos de aprendizaje automático
- Familiaridad con el desarrollo de IA y sus frameworks
- Interés en la ética y transparencia de la IA
Público objetivo
- Éticos de IA
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
14 Horas