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Temario del curso

Introducción

Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial

  • Define la IA y el aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y sitúa los modelos de IA en el contexto socio-cultural más amplio. Al final de este módulo podrás;
  • Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
  • Describir y explicar la pila tecnológica de IA.
  • Describir y explicar la IA y la evolución de la ciencia de datos.

Módulo 2: Impactos de la IA en las personas y principios de una IA responsable

  • Describe los riesgos centrales y los daños potenciales planteados por los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA confiables y los principios esenciales para una IA responsable y ética. Al final de este módulo podrás;
  • Describir y explicar los riesgos centrales y los daños potenciales planteados por los sistemas de IA.
  • Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.

Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de la IA

  • Describe el ciclo de vida del desarrollo de la IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos asociados a la IA. Al final de este módulo podrás;
  • Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las guías éticas existentes y emergentes sobre IA.
  • Describir y explicar las leyes vigentes que interactúan con el uso de la IA.
  • Describir y explicar los puntos de intersección clave con el GDPR.
  • Describir y explicar la reforma de la responsabilidad legal.

Módulo 4: Implementación de la gobernanza responsable de la IA y gestión de riesgos

  • Explica cómo los principales actores de la IA colaboran en un enfoque estratificado para gestionar los riesgos asociados a la IA, reconociendo al mismo tiempo los beneficios sociales potenciales de estos sistemas. Al final de este módulo podrás;
  • Describir y explicar los requisitos de la Ley de IA de la UE.
  • Describir y explicar otras leyes globales emergentes.
  • Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos y estándares de gestión de riesgos.

Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA

  • Describe el mapeo, planificación y delimitación de proyectos de IA, las pruebas y validación de sistemas de IA durante el desarrollo, y la gestión y monitoreo de los sistemas de IA después del despliegue. Al final de este módulo podrás;
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de planificación del sistema de IA.
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de diseño del sistema de IA.
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
  • Describir y explicar los pasos clave en la fase de implementación del sistema de IA.

Módulo 6: Leyes vigentes aplicables a los sistemas de IA

  • Presenta un recorrido por las leyes existentes que rigen el uso de la IA, describe los puntos de intersección clave con el GDPR y proporciona conciencia sobre la reforma de la responsabilidad legal. Al final de este módulo podrás;
  • Asegurar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de IA con otras estrategias de riesgo operativo
  • Integrar los principios de gobernanza de IA en la empresa.
  • Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
  • Mapear, planificar y delimitar el proyecto de IA.
  • Probar y validar el sistema de IA durante el desarrollo.
  • Gestionar y monitorear los sistemas de IA después del despliegue.

Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes sobre IA

  • Describe las leyes específicas de IA a nivel global y los principales marcos y estándares que ejemplifican cómo los sistemas de IA pueden ser gobernados de manera responsable. Al final de este módulo podrás;
  • Ganar conciencia de las cuestiones legales.
  • Ganar conciencia de las preocupaciones de los usuarios.
  • Ganar conciencia de los temas de auditoría y responsabilidad de la IA.

Módulo 8: Problemas y preocupaciones actuales de la IA

  • Presenta discusiones actuales e ideas sobre la gobernanza de la IA, incluyendo la conciencia de las cuestiones legales, las preocupaciones de los usuarios y los temas de auditoría y responsabilidad de la IA.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

No hay requisitos previos para este curso.

¿Quién debe capacitarse?

Debemos continuar construyendo y refinando los procesos de gobernanza a través de los cuales emergerá una IA confiable, e invertir en las personas que construirán una IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, recursos humanos y gobernanza, junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas de negocio, propietarios de productos de IA, equipos de MLOps y otros, deben estar preparados para abordar las equidades expandidas en juego en la gobernanza de la IA.

Incluyendo a cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza de la IA y la gestión de riesgos en sus operaciones, y a cualquiera que persiga la certificación IAPP Profesional Certificado en Gobernanza de IA (AIGP).

 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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