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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 la equidad de la IA
  • Panorama general de los estándares regulatorios y éticos

Técnicas de XAI para la 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 responsabilidad en la IA

  • Diseño de sistemas de IA transparentes
  • Garantía de responsabilidad en la toma de decisiones de la IA
  • Auditoría de sistemas de IA para verificar la equidad

Equidad y mitigación de sesgos en la IA

  • Detección y abordaje de sesgos en modelos de IA
  • Garantía de equidad entre diferentes grupos demográficos
  • Implementación de directrices éticas en el desarrollo de IA

Marcos regulatorios y éticos

  • Panorama general de los estándares de ética en IA
  • Comprensión de las regulaciones de IA en diferentes industrias
  • Alineación de sistemas de IA con el GDPR, CCPA y otros marcos

Aplicaciones reales de la XAI en la IA ética

  • Explicabilidad en la IA aplicada a la salud
  • Construcción de sistemas de IA transparentes en el sector financiero
  • Despliegue de IA ética en el ámbito del orden público

Tendencias futuras en XAI e 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 marcos de trabajo
  • Interés en la ética y la transparencia de la IA

Público objetivo

  • Especialistas en ética de la IA
  • Desarrolladores de IA
  • Científicos de datos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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