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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

Número de participantes


Precio por participante

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