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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
- Visión general de las normas y estándares éticos
Técnicas de XAI para una IA Ética
- Métodos independientes del modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detección de sesgo en modelos de IA
- Gestión de la interpretabilidad en sistemas complejos de IA
Transparencia y Responsabilidad en la IA
- Diseño de sistemas de IA transparentes
- Garantizar la responsabilidad en la toma de decisiones de la IA
- Auditoría de sistemas de IA para garantizar equidad
Equidad y Mitigación de Sesgos en la IA
- Detección y abordaje de sesgos en modelos de IA
- Garantizar equidad entre diferentes grupos demográficos
- Implementación de pautas éticas en el desarrollo de IA
Marcos Normativos y Éticos
- Visión general de los estándares de ética en IA
- Comprensión de la regulación de IA en diferentes industrias
- Alineación de sistemas de IA con el RGPD, CCPA y otros marcos normativos
Aplicaciones del Mundo Real de XAI en IA Ética
- Explicabilidad en la IA para la atención médica
- Desarrollo de sistemas de IA transparentes en finanzas
- Implementación de IA ética en fuerzas del orden
Tendencias Futuras en XAI e IA Ética
- Tendencias emergentes en la investigación de explicabilidad
- Nuevas técnicas para la detección de equidad y sesgo
- Oportunidades para el desarrollo de IA ética en el futuro
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de modelos de aprendizaje automático
- Familiaridad con el desarrollo de IA y sus marcos de trabajo
- Interés en la ética de la IA y la transparencia
Audiencia objetivo
- Éticos de la IA
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
14 Horas