Curso IA explicable (XAI – Explainable AI)
8 horas
Presencial / Virtual Class
Precio por alumno: consultar
Precio de grupo: consultar
Este curso se enfoca en la inteligencia artificial explicable (XAI), una rama de la IA que promueve la transparencia y la comprensión de los modelos complejos de IA.
Los alumnos aprenderán sobre la importancia de la explicabilidad en IA, los métodos para lograrla y cómo implementar soluciones de XAI en entornos reales. El curso es ideal para aquellos que buscan profundizar en cómo los algoritmos de IA toman decisiones y cómo estas pueden ser interpretadas por humanos.
Este programa ofrece las herramientas necesarias para avanzar en la creación de tecnología de IA que sea tanto adelantada como responsable, ética y accesible, promoviendo un entendimiento más profundo y una mayor confianza en estos sistemas, lo cual es indispensable para cualquier entidad que aspire a liderar en el innovador pero complejo panorama de la inteligencia artificial.
Requisitos:
Ninguno
Dirigido a:
El curso está dirigido a desarrolladores de IA, científicos de datos, ingenieros de software y analistas de datos que ya tienen experiencia trabajando con modelos de machine learning y buscan especializarse en la creación de sistemas transparentes y comprensibles.
Objetivos:
- Entender la importancia de la explicabilidad en los sistemas de inteligencia artificial.
- Explorar las diferentes técnicas y herramientas que permiten la creación de modelos de IA más transparentes.
- Aplicar conocimientos de XAI en la evaluación y mejora de modelos de IA en términos de justicia, confiabilidad y comprensión.
Contenidos
- Introducción a la IA explicable y técnicas fundamentales
- ¿Qué es la IA explicable y por qué es importante
- Principios básicos de explicabilidad en IA
- Métodos y herramientas para la transparencia (introducción a LIME (Explicaciones Locales Interpretables Independientes del Modelo), SHAP (Explicaciones Aditivas de Shapley), etc.
- Aplicación práctica de la XAI
- Implementación de técnicas de XAI en modelos existentes
- Casos de estudio donde la XAI ha sido esencial
- Discusión sobre el futuro de la XAI y su impacto en la ética y la gobernanza de la IA
Catálogo 2024
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