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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Explicable
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)?
- Importancia de la transparencia en los modelos de IA
- Principales desafíos en la interpretabilidad de la IA
Técnicas Básicas de XAI
- Métodos agnósticos al modelo: LIME, SHAP
- Métodos de explicabilidad específicos del modelo
- Explicar las decisiones tomadas por modelos de caja negra
Trabajo Práctico 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
- Compromisos entre precisión e interpretabilidad
- Limitaciones de los métodos actuales de XAI
- Gestión 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 la explicabilidad y el rendimiento del modelo
- Preocupaciones sobre privacidad y protección de datos en XAI
Aplicaciones del Mundo Real de XAI
- XAI en atención médica, finanzas y fuerzas del orden
- Requisitos regulatorios para la explicabilidad
- Construcción de confianza en los 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 de IA complejos
Tendencias Futuras en la Inteligencia Artificial Explicable
- Técnicas emergentes en investigación de XAI
- Desafíos y oportunidades para la futura transparencia de la IA
- Impacto de la XAI en el desarrollo responsable de la IA
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Conocimiento de la programación en Python
Público Objetivo
- Principiantes en IA
- Entusiastas de la ciencia de datos