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Temario del curso
Introducción a la IA Explicable (XAI) y la Transparencia del Modelo
- ¿Qué es la IA Explicable?
- ¿Por qué importa la transparencia en los sistemas de IA?
- Interpretabilidad vs. rendimiento en modelos de IA
Descripción 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 práctica de modelos interpretables
- Comparación entre modelos transparentes y modelos de caja negra
- Equilibrio entre complejidad y explicabilidad
Herramientas y Bibliotecas Avanzadas de XAI
- Uso de SHAP para la interpretación del modelo
- Aprovechamiento de LIME para la explicabilidad local
- Visualización de las decisiones y comportamientos del modelo
Abordaje de la Equidad, el Sesgo y la IA Ética
- Identificación y mitigación del sesgo en los modelos de IA
- Equidad en la IA y sus impactos sociales
- Garantizar la responsabilidad y la ética en el despliegue de la IA
Aplicaciones del Mundo Real de la 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
Direcciones Futuras en la IA Explicable
- Investigación emergente en XAI
- Desafíos para escalar la XAI en sistemas a 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
- Conocimiento básico de programación en Python
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Especialistas en IA
21 Horas
