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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.
- Principales desafíos en la interpretabilidad de la IA.
Técnicas Básicas de XAI
- Métodos independientes del modelo: LIME, SHAP.
- Métodos de explicabilidad específicos del modelo.
- Explicación de las decisiones tomadas por modelos de caja negra.
Práctica con Herramientas de XAI
- Introducción a bibliotecas de XAI de código abierto.
- Implementación de XAI en modelos simples de aprendizaje automático.
- Visualización de explicaciones y comportamiento del modelo.
Desafíos en la Explicabilidad
- Compensaciones entre precisión e interpretabilidad.
- Limitaciones de los métodos actuales de XAI.
- Manejo del sesgo y la equidad en modelos explicables.
Consideraciones Éticas en XAI
- Comprensión de las implicaciones éticas de la transparencia en la IA.
- Equilibrio entre explicabilidad y rendimiento del modelo.
- Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos en XAI.
Aplicaciones Prácticas de XAI
- XAI en el sector salud, finanzas y aplicación de la ley.
- Requisitos regulatorios para la explicabilidad.
- Construcción de confianza en sistemas de IA a través de 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 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 una IA responsable.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático.
- Conocimiento básico de la programación en Python.
Público Objetivo
- Principiantes en IA.
- Entusiastas de la ciencia de datos.
14 Horas