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Temario del curso
Introducción a técnicas avanzadas de XAI
- Repaso de métodos básicos de XAI.
- Desafíos en la interpretación de modelos complejos de IA.
- Tendencias en investigación y desarrollo de XAI.
Técnicas de Explicabilidad Model-Agnostic
- SHAP (SHapley Additive exPlanations).
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations).
- Explicaciones basadas en anclas (Anchor explanations).
Técnicas de Explicabilidad Específicas del Modelo
- Propagación de relevancia por capas (LRP).
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures).
- Métodos basados en gradientes (Grad-CAM, Integrated Gradients).
Explicación de Modelos de Aprendizaje Profundo
- Interpretación de redes neuronales convolucionales (CNNs).
- Explicación de redes neuronales recurrentes (RNNs).
- Análisis de modelos basados en transformadores (BERT, GPT).
Manejo de Desafíos de Interpretabilidad
- Solución a las limitaciones de los modelos de caja negra.
- Equilibrio entre precisión e interpretabilidad.
- Manejo del sesgo y la equidad en las explicaciones.
Aplicaciones de XAI en Sistemas del Mundo Real
- XAI en sistemas de salud, finanzas y legales.
- Regulación de IA y requisitos de cumplimiento.
- Construcción de confianza y responsabilidad mediante XAI.
Tendencias Futuras en IA Explicable
- Técnicas y herramientas emergentes en XAI.
- Modelos de explicabilidad de nueva generación.
- Oportunidades y desafíos en la transparencia de la IA.
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de la IA y el aprendizaje automático.
- Experiencia con redes neuronales y aprendizaje profundo.
- Familiaridad con técnicas básicas de XAI.
Público objetivo
- Investigadores experimentados en IA.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
21 Horas
