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Programa 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 del modelo: LIME, SHAP
- Métodos de explicabilidad específicos del modelo
- Explicación de las decisiones tomadas por los modelos de caja negra
Manos a la obra con XAI Tools
- Introducción a las bibliotecas XAI de código abierto
- Implementación de XAI en modelos sencillos de aprendizaje automático
- Visualización de explicaciones y comportamiento del modelo
Desafíos en la explicabilidad
- Compensaciones entre precisión e interpretabilidad
- Limitaciones de los métodos XAI actuales
- Manejo del sesgo y la equidad en modelos explicables
Consideraciones éticas en XAI
- Comprender las implicaciones éticas de la transparencia de la IA
- Equilibrar la explicabilidad con el rendimiento del modelo
- Preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos en XAI
Aplicaciones de XAI en el mundo real
- XAI en la atención médica, las finanzas y la aplicación de la ley
- Requisitos reglamentarios para la explicabilidad
- Generar confianza en los sistemas de IA a través de la transparencia
Conceptos avanzados de XAI
- Explorando explicaciones contrafácticas
- Explicación de las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo
- Interpretación de sistemas complejos de IA
Tendencias futuras en IA explicable
- Técnicas emergentes en la investigación de XAI
- Desafíos y oportunidades para la transparencia de la IA en el futuro
- Impacto de la XAI en el desarrollo responsable de la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con Python programación
Audiencia
- Principiantes en IA
- Entusiastas de la ciencia de datos
14 Horas