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Temario del curso

Introducción a la IA Explicable

  • ¿Qué es la IA Explicable (XAI)?
  • Importancia de la transparencia en los modelos de IA
  • Principales desafíos en la interpretabilidad de la IA

Técnicas básicas de XAI

  • Métodos agnósticos al modelo: LIME, SHAP
  • Métodos de explicabilidad específicos del modelo
  • Explicación de decisiones tomadas por modelos de caja negra

Práctica con herramientas de XAI

  • Introducción a bibliotecas de código abierto para XAI
  • Implementación de XAI en modelos simples de aprendizaje automático
  • Visualización de explicaciones y comportamiento del modelo

Desafíos en la explicabilidad

  • Compensaciones entre precisión e interpretabilidad
  • Limitaciones de los métodos actuales de XAI
  • Manejo del sesgo y la equidad en modelos explicables

Consideraciones éticas en XAI

  • Comprensión de las implicaciones éticas de la transparencia en la IA
  • Equilibrio entre explicabilidad y rendimiento del modelo
  • Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos en XAI

Aplicaciones reales de la XAI

  • XAI en salud, finanzas y fuerzas del orden
  • Requisitos regulatorios para la explicabilidad
  • Construcción de confianza en los sistemas de IA mediante la transparencia

Conceptos avanzados de XAI

  • Exploración de explicaciones contrfactuales
  • Explicación de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
  • Interpretación de sistemas complejos de IA

Tendencias futuras en la IA Explicable

  • Técnicas emergentes en la investigación de XAI
  • Desafíos y oportunidades para la transparencia futura de la IA
  • Impacto de la XAI en el desarrollo de una IA responsable

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
  • Conocimiento básico de la programación en Python

Público objetivo

  • Principiantes en IA
  • Entusiastas de la ciencia de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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