Programa del Curso

Introducción a Deep Learning Explicabilidad

  • ¿Qué son los modelos de caja negra?
  • La importancia de la transparencia en los sistemas de IA
  • Visión general de los desafíos de explicabilidad en redes neuronales

Técnicas avanzadas de XAI para Deep Learning

  • Métodos agnósticos de modelo para el aprendizaje profundo: LIME, SHAP
  • Propagación de relevancia por capas (LRP)
  • Mapas de prominencia y métodos basados en gradientes

Explicación de las decisiones de las redes neuronales

  • Visualización de capas ocultas en redes neuronales
  • Comprensión de los mecanismos de atención en modelos de aprendizaje profundo
  • Generación de explicaciones legibles por humanos a partir de redes neuronales

Herramientas para explicar Deep Learning modelos

  • Introducción a las bibliotecas XAI de código abierto
  • Uso de Captum e InterpretML para el aprendizaje profundo
  • Integración de técnicas de explicabilidad en TensorFlow y PyTorch

Interpretabilidad vs. rendimiento

  • Compensaciones entre precisión e interpretabilidad
  • Diseño de modelos de aprendizaje profundo interpretables pero de alto rendimiento
  • Manejo del sesgo y la equidad en el aprendizaje profundo

Aplicaciones en el mundo real de Deep Learning explicabilidad

  • Explicabilidad en modelos de IA sanitaria
  • Requisitos normativos para la transparencia en la IA
  • Implementación de modelos de aprendizaje profundo interpretables en producción

Consideraciones éticas en explicable Deep Learning

  • Implicaciones éticas de la transparencia de la IA
  • Equilibrar las prácticas éticas de IA con la innovación
  • Preocupaciones de privacidad en la explicabilidad del aprendizaje profundo

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión avanzada del aprendizaje profundo
  • Familiaridad con Python y los marcos de aprendizaje profundo
  • Experiencia trabajando con redes neuronales

Audiencia

  • Ingenieros de aprendizaje profundo
  • Especialistas en IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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