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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