Temario del curso

Introducción

Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial

  • Define IA y 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, usted será capaz de:
  • Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
  • Describir y explicar la pila tecnológica de IA.
  • Describir y explicar la evolución de IA en el contexto de la ciencia de datos.

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

  • Describe los riesgos y daños principales que plantean 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, usted será capaz de:
  • Describir y explicar los riesgos y daños principales que plantean los sistemas de IA.
  • Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.

Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de IA

  • Describe el ciclo de vida del desarrollo de IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos de IA. Al final de este módulo, usted será capaz de:
  • Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las guías éticas existentes y emergentes sobre IA.
  • Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de IA.
  • Describir y explicar las intersecciones clave del RGPD.
  • Describir y explicar la reforma de la responsabilidad.

Módulo 4: Implementación del gobierno responsable de IA y gestión de riesgos

  • Explica cómo los principales interesados en la IA colaboran en un enfoque en capas para gestionar los riesgos de IA mientras reconocen los beneficios potenciales de los sistemas de IA a nivel social. Al final de este módulo, usted será capaz de:
  • Describir y explicar los requisitos del Reglamento de IA de la UE.
  • Describir y explicar otras leyes globales emergentes.
  • Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos de gestión de riesgos y estándares.

Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA

  • Describe el mapeo, planificación y alcance de los proyectos de IA, la prueba y validación de los sistemas de IA durante su desarrollo, y la gestión y monitoreo de los sistemas de IA después del despliegue. Al final de este módulo, usted será capaz de:
  • Describir y explicar las etapas clave en la fase de planificación del sistema de IA.
  • Describir y explicar las etapas clave en la fase de diseño del sistema de IA.
  • Describir y explicar las etapas clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
  • Describir y explicar las etapas clave en la fase de implementación del sistema de IA.

Módulo 6: Leyes actuales que se aplican a los sistemas de IA

  • Realiza una encuesta sobre las leyes existentes que rigen el uso de la IA, describe las intersecciones clave del RGPD y proporciona conciencia sobre la reforma de la responsabilidad. Al final de este módulo, usted será capaz de:
  • Garantizar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de IA con otras estrategias de gestión de riesgos operacionales.
  • Integrar los principios de gobernanza de IA en la empresa.
  • Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
  • Mapear, planificar y definir el alcance del proyecto de IA.
  • Probar y validar el sistema de IA durante su desarrollo.
  • Gestionar y monitorear los sistemas de IA después del despliegue.

Módulo 7: Leyes existentes y emergentes de IA y estándares

  • Describe las leyes específicas de IA a nivel global y los principales marcos y estándares que ejemplifican cómo pueden ser gobernados de manera responsable los sistemas de IA. Al final de este módulo, usted será capaz de:
  • Adquirir conciencia sobre cuestiones legales.
  • Adquirir conciencia sobre las preocupaciones del usuario.
  • Adquirir conciencia sobre las cuestiones de auditoría y responsabilidad de la IA.

Módulo 8: Problemas y preocupaciones continuos de IA

  • Presenta las discusiones actuales e ideas sobre la gobernanza de IA, incluyendo una conciencia de cuestiones legales, preocupaciones del usuario y cuestiones de auditoría y responsabilidad de la IA.

Resumen y siguiente paso

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 surgirá una IA confiable, y debemos invertir en las personas que construirán IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, RRHH y gobernanza, junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas de negocios, propietarios de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros, deben estar preparados para abordar las equidades expandidas en juego en la gobernanza de la IA.

Incluyendo cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza y gestión de riesgos de IA en sus operaciones, y cualquiera que esté buscando la certificación IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).

 28 horas

Número de participantes


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