Metodología Práctica y Ética en la IA

Resumen

El curso "Metodologías Prácticas y Ética en IA" equipa a los estudiantes con las habilidades esenciales necesarias para construir, evaluar y desplegar modelos de aprendizaje profundo, al tiempo que aborda consideraciones éticas críticas en la IA. A través de proyectos prácticos y estudios de caso, explorarás las metodologías prácticas utilizadas para entrenar modelos de manera efectiva, resolver problemas y aplicar enfoques probabilísticos estructurados para gestionar la incertidumbre.

Un aspecto destacado del curso es su énfasis en la ética, lo que te permite identificar y abordar sesgos, equidad e implicaciones sociales a lo largo del ciclo de vida de la IA. Al integrar modelos probabilísticos estructurados con el aprendizaje profundo, adquirirás la capacidad de crear sistemas de IA robustos e interpretables que aborden desafíos del mundo real.

Lo que distingue a este curso es su enfoque equilibrado en el dominio técnico y las prácticas responsables en la IA. Aprenderás a manejar datos incompletos, analizar presentaciones de pares y evaluar críticamente el impacto social más amplio de la IA.

Ya seas un científico de datos o un entusiasta de la IA, este curso proporcionará una base integral para desarrollar soluciones de IA impactantes y éticas.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
"Metodología Práctica y Ética en IA" se centra en enseñar habilidades esenciales en la exploración de conjuntos de datos, entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y su implementación, con un fuerte énfasis en la ética en el ciclo de vida de la IA. El curso cubre la identificación y abordaje de problemas de sesgo y equidad, así como la integración de modelos probabilísticos con aprendizaje profundo para gestionar la incertidumbre. Este curso proporciona una base sólida en aspectos tanto técnicos como éticos para el desarrollo responsable de la IA.
• Metodología Práctica
Este módulo discutirá metodologías prácticas para el entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Profundo. Los estudiantes explorarán estudios de caso junto con diferentes situaciones para aplicar conocimientos previos y nuevos en el proceso de entrenamiento e implementación de Modelos de Aprendizaje Profundo.
• Consideraciones Éticas
Este módulo discutirá consideraciones éticas para Modelos de Aprendizaje Profundo. Se explorarán los matices de la ética y el uso del aprendizaje automático para tomar decisiones.
• Modelos Probabilísticos Estructurados
Esta lección profundiza en la intersección de modelos probabilísticos estructurados y redes neuronales profundas, destacando cómo los marcos probabilísticos pueden integrarse con el Aprendizaje Profundo para modelar la incertidumbre, aprender de datos incompletos y proporcionar sistemas de IA interpretables.

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Enseñado por

Zerotti Woods

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Asignaturas

Ciencia de Datos