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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
  • Desafíos clave en la interpretabilidad de la IA

Técnicas básicas de XAI

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

Práctica con herramientas de XAI

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

Desafíos en la explicabilidad

  • Compromisos entre precisión e interpretabilidad
  • Limitaciones de los métodos actuales de XAI
  • Manejo de sesgos y equidad en modelos explicables

Consideraciones éticas en XAI

  • Comprender las implicaciones éticas de la transparencia en la IA
  • Equilibrar la explicabilidad con el rendimiento del modelo
  • Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos en XAI

Aplicaciones del mundo real de la XAI

  • XAI en salud, finanzas y aplicación de la ley
  • Requisitos regulatorios para la explicabilidad
  • Construir confianza en los sistemas de IA mediante la transparencia

Conceptos avanzados de XAI

  • Exploración de explicaciones contrafactuales
  • 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 IA responsable

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con 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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