Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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 los estándares éticos y regulatorios
Técnicas de XAI para una IA Ética
- Métodos agnósticos al modelo: LIME, SHAP
- Técnicas de detección de sesgos en modelos de IA
- Manejo 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 directrices éticas en el desarrollo de IA
Marcos Regulatorios y Éticos
- Visión general de los estándares de ética en IA
- Comprensión de las regulaciones de IA en diferentes industrias
- Alineación de sistemas de IA con el RGPD, CCPA y otros marcos
Aplicaciones del Mundo Real de XAI en una IA Ética
- Explicabilidad en la IA para la salud
- Construcción de sistemas transparentes de IA en finanzas
- Despliegue de IA ética en las fuerzas del orden
Tendencias Futuras en XAI y IA Ética
- Tendencias emergentes en investigación sobre explicabilidad
- Nuevas técnicas para la detección de equidad y sesgos
- Oportunidades para el desarrollo ético de IA en el futuro
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de modelos de aprendizaje automático
- Familiaridad con el desarrollo de IA y sus frameworks
- Interés en la ética y transparencia de la IA
Audiencia Objetivo
- Éticaos de IA
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
14 Horas