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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

Número de participantes


Precio por participante

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