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Programa del Curso
Introducción a la IA explicable y la ética
- La necesidad de explicabilidad en los sistemas de IA
- Desafíos en la ética y la equidad de la IA
- Visión general de las normas reglamentarias y éticas
Técnicas XAI para una IA ética
- Métodos agnósticos del modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detección de sesgos 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 en materia de IA
- Auditar los sistemas de IA para garantizar la equidad
Equidad y mitigación de sesgos en la IA
- Detección y tratamiento de sesgos en modelos de IA
- Garantizar la equidad entre los diferentes grupos demográficos
- Implementación de directrices éticas en el desarrollo de la IA
Marcos regulatorios y éticos
- Visión general de los estándares éticos de la IA
- Comprender las regulaciones de la IA en diferentes industrias
- Alinear los sistemas de IA con GDPR, CCPA y otros marcos
Aplicaciones del mundo real de la XAI en la IA ética
- Explicabilidad en la IA sanitaria
- Creación de sistemas de IA transparentes en las finanzas
- Despliegue de la IA ética en las fuerzas del orden
Tendencias futuras en XAI e IA ética
- Tendencias emergentes en la investigación de la explicabilidad
- Nuevas técnicas para la equidad y la detección de sesgos
- Oportunidades para el desarrollo ético de la IA en el futuro
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de modelos de aprendizaje automático
- Familiaridad con el desarrollo y los marcos de IA
- Interés por la ética y la transparencia de la IA
Audiencia
- Especialistas en ética de la IA
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
14 Horas