Ingeniería de Modelos de IA: Explicar, Ajustar y Experimentar

Resumen

Engineer AI Models:

Explain, Tune & Experiment prepares program and project managers to guide AI projects beyond “just working” toward being trusted, explainable, and reproducible. You’ll learn how feature engineering and hyperparameter tuning improve model performance, how explainability methods like SHAP and LIME build stakeholder confidence, and how structured experimentation ensures reliable results.

Through real-world scenarios — from boosting fraud detection F1 scores, to presenting credit approval models to risk committees, to planning experiments in Jupyter — you’ll gain the skills to ask the right questions, guide technical teams, and translate complex model outputs into business impact. By the end, you’ll know how to move AI projects from black box to business-ready.

Programa

• Ingeniar Modelos de IA: Explicar, Ajustar y Experimentar
Ingeniar Modelos de IA: Explicar, Ajustar y Experimentar prepara a los gerentes de programa y proyecto para guiar proyectos de IA más allá de “simplemente funcionar”, hacia ser confiables, explicables y reproducibles. Aprenderás cómo la ingeniería de características y el ajuste de hiperparámetros mejoran el rendimiento del modelo, cómo los métodos de explicabilidad como SHAP y LIME generan confianza en las partes interesadas, y cómo la experimentación estructurada asegura resultados confiables. A través de escenarios del mundo real — desde mejorar las puntuaciones F1 de detección de fraude, hasta presentar modelos de aprobación de crédito a comités de riesgo, y planificar experimentos en Jupyter — adquirirás las habilidades para hacer las preguntas correctas, guiar a los equipos técnicos y traducir salidas complejas de modelos en impacto comercial. Al final, sabrás cómo llevar los proyectos de IA de ser una caja negra a estar listos para los negocios.

Impartido por

ansrsource instructors

Materias

Computer Science