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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
- Panorama general de estándares regulatorios y éticos
Técnicas de XAI para una IA Ética
- Métodos agnósticos al modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detección de sesgo en modelos de IA
- Manejo de la interpretabilidad en sistemas complejos de IA
Transparencia y Rendición de Cuentas en la IA
- Diseño de sistemas de IA transparentes
- Garantizar la rendición de cuentas en la toma de decisiones de la IA
- Auditoría de sistemas de IA para asegurar la equidad
Equidad y Mitigación de Sesgos en la IA
- Detección y abordaje de sesgos en los modelos de IA
- Garantizar la equidad entre diferentes grupos demográficos
- Implementación de directrices éticas en el desarrollo de IA
Marcos Regulatorios y Éticos
- Panorama general de estándares de ética en la IA
- Comprensión de las regulaciones de IA en diferentes industrias
- Alineación de los sistemas de IA con GDPR, CCPA y otros marcos
Aplicaciones del Mundo Real de XAI en una IA Ética
- Explicabilidad en la IA para la atención médica
- Construcción de sistemas de IA transparentes en finanzas
- Implementación de IA ética en 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 sesgos
- 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
Audiencia objetivo
- Ética de la IA (especialistas)
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
14 Horas