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Temario del curso

Introducción a la ética en la IA

  • Comprensión de la importancia de la ética en la IA
  • Contexto histórico y debates éticos actuales
  • Principios éticos clave para la implementación de IA

Desafíos éticos con los LLM

  • Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos
  • Transparencia, responsabilidad y sesgo en los LLM
  • Impacto de los LLM en el empleo y la sociedad

Aplicación de marcos éticos a los LLM

  • Marcos para la toma de decisiones éticas en IA
  • Estudios de caso: dilemas éticos en la implementación de LLM
  • Desarrollo de directrices para el uso ético de LLM

Estrategias para la implementación ética de LLM

  • Mejores prácticas para el desarrollo responsable de IA
  • Participación con partes interesadas y diversas perspectivas
  • Fomentando una cultura de ética en la IA dentro de las organizaciones

Laboratorio práctico: Análisis ético de casos de uso de LLM

  • Análisis de escenarios reales que implican LLM
  • Evaluación de implicaciones éticas y formulación de respuestas
  • Presentación de hallazgos y recomendaciones

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Un conocimiento básico de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con marcos de toma de decisiones éticas
  • Familiaridad con LLM y sus implicaciones sociales

Audiencia objetivo

  • Profesionales de IA y especialistas en ética
  • Científicos de datos e ingenieros
  • Formuladores de políticas y partes interesadas en la gobernanza de la IA
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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