Ética en GenAI para la Formación en Ingeniería de Software

Resumen

This beginner-friendly course explores the ethical and legal foundations of using Generative AI in software engineering. Learn key ethical frameworks, understand common types of bias in AI-generated code, and explore their real-world impact on development.

Delve into legal considerations like data privacy, transparency, explainability, and compliance. Through real case studies including racial bias in facial recognition and data breaches discover strategies to build fair, responsible, and legally compliant AI systems.

No prior AI ethics or legal knowledge is required. A basic understanding of software development is recommended.

By the end of this course, you will be able to:

- Explain core ethical frameworks guiding Generative AI development - Identify and mitigate bias in AI-generated software code - Understand legal risks around AI, including data privacy and licensing - Apply best practices to ensure transparency and regulatory compliance - Learn from real-world case studies to design trustworthy AI systems Ideal for software engineers, developers, and AI practitioners seeking to build ethical, bias-aware, and legally compliant GenAI applications.

Programa

• Fundamentos de Ética y Sesgos en la IA Generativa
Explore los fundamentos de la ética y los sesgos en la IA generativa para la ingeniería de software. Aprenda los marcos éticos clave, identifique tipos de sesgos en el código generado por IA y comprenda su impacto en el desarrollo de software. Descubra estrategias para mitigar los sesgos a través de estudios de casos del mundo real, incluidos sesgos raciales en el reconocimiento facial y brechas de privacidad de datos. Adquiera las habilidades para construir sistemas de software impulsados por IA justos, responsables y confiables.
• Implicaciones Legales y Mejores Prácticas en IA Generativa
Comprenda las implicaciones legales y las mejores prácticas para usar IA generativa en la ingeniería de software. Este módulo cubre consideraciones éticas y legales clave, incluyendo la transparencia de la IA, la privacidad de los datos, el licenciamiento y el cumplimiento. Aprenda a asegurar la explicabilidad, preservar la privacidad del usuario y mantener un monitoreo continuo. Explore ejemplos del mundo real y adopte mejores prácticas para construir sistemas de IA éticos y legalmente conformes.

---

Impartido por

Priyanka Mehta

---

Materias

Computer Science