Temario del curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Define la IA y el aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y posiciona los modelos de IA en el contexto socio-cultural más amplio. Al final de este módulo serás capaz de;
- Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
- Describir y explicar la pila tecnológica de la IA.
- Describir y explicar la IA y la evolución de la ciencia de datos.
Módulo 2: Impactos de la IA en las personas y principios de IA responsable
- Describe los riesgos y daños centrales causados por los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA confiables y los principios esenciales para una IA responsable y ética. Al final de este módulo serás capaz de;
- Describir y explicar los riesgos y daños centrales causados por los sistemas de IA.
- Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.
Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de IA
- Describe el ciclo de vida del desarrollo de IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos de la IA. Al final de este módulo serás capaz de;
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las guías éticas existentes y emergentes sobre IA.
- Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de la IA.
- Describir y explicar las intersecciones clave del GDPR.
- Describir y explicar la reforma de responsabilidad legal.
Módulo 4: Implementación de gobernanza responsable de IA y gestión de riesgos
- Explica cómo las principales partes interesadas de la IA colaboran en un enfoque por capas para gestionar los riesgos de la IA mientras se reconocen los posibles beneficios sociales de los sistemas de IA. Al final de este módulo serás capaz de;
- Describir y explicar los requisitos del AI Act de la UE.
- Describir y explicar otras leyes emergentes globales.
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los marcos y estándares principales de gestión de riesgos.
Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA
- Describe el mapeo, planificación y definición del alcance de proyectos de IA, pruebas y validación de sistemas de IA durante el desarrollo, y gestión y monitoreo de sistemas de IA después de la implementación. Al final de este módulo serás capaz de;
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de planificación del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de diseño del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de implementación del sistema de IA.
Módulo 6: Leyes actuales que se aplican a los sistemas de IA
- Estudia las leyes existentes que rigen el uso de la IA, describe las intersecciones clave del GDPR y proporciona conciencia sobre la reforma de responsabilidad legal. Al final de este módulo serás capaz de;
- Asegurar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de IA con otras estrategias de riesgo operativo.
- Integrar principios de gobernanza de IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
- Mapear, planificar y definir el alcance del proyecto de IA.
- Probar y validar el sistema de IA durante el desarrollo.
- Gestionar y monitorear los sistemas de IA después de la implementación.
Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes de IA
- Describe las leyes globales específicas de IA y los marcos y estándares principales que ejemplifican cómo los sistemas de IA pueden ser gobernados de manera responsable. Al final de este módulo serás capaz de;
- Ganar conciencia sobre las cuestiones legales.
- Ganar conciencia sobre las preocupaciones de los usuarios.
- Ganar conciencia sobre los problemas de auditoría y responsabilidad de la IA.
Módulo 8: Cuestiones y preocupaciones actuales de la IA
- Presenta discusiones e ideas actuales sobre gobernanza de IA, incluyendo conciencia de las cuestiones legales, preocupaciones de los usuarios y problemas de auditoría y responsabilidad de la IA.
Resumen y siguiente paso
Requerimientos
No hay prerrequisitos para este curso.
¿Quién debería capacitarse?
Debemos continuar construyendo y refinando los procesos de gobernanza a través de los cuales la IA confiable emergirá, e invertir en las personas que construirán una IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, recursos humanos y gobernanza junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas de negocios, propietarios de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros deben estar preparados para abordar los intereses ampliados en la gobernanza de la IA.
Incluyendo a cualquier profesional encargado de desarrollar gobernanza de IA y gestión de riesgos en sus operaciones, y cualquier persona que busque la certificación IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).