IA Responsable para Todos

Resumen

This course introduces the foundations of Responsible AI, helping learners understand how AI systems make decisions, where risks emerge, and how organizations can build trustworthy and accountable AI solutions. The course explores AI fairness, bias, transparency, explainability, accountability, and human oversight through practical examples and hands-on activities.

You’ll also examine AI risks, harms, feedback loops, and operational controls used to support responsible AI deployment in real-world systems. By the end of this course, you will be able to:

- Explain how AI systems generate predictions and decisions in real-world applications - Identify key Responsible AI principles, including fairness, transparency, accountability, and oversight - Analyze AI risks, harms, and feedback loops across the AI system lifecycle - Evaluate algorithmic bias and fairness trade-offs using practical auditing techniques - Apply transparency and explainability practices using model cards and AI documentation This course is designed for AI practitioners, data professionals, business leaders, governance teams, compliance professionals, and technology learners who want to understand how to build, evaluate, and manage trustworthy AI systems.

A basic understanding of AI or machine learning concepts will help maximize your learning experience, though no advanced technical background is required. Learners need a reliable internet connection, a modern web browser, and access to standard productivity and AI learning tools; no specialized hardware is required.

Join us to explore Responsible AI and learn how to design, evaluate, and govern AI systems that are fair, transparent, accountable, and trustworthy.

Programa

• Sistemas de IA y Fundamentos de IA Responsable
Construya una base conceptual sólida comprendiendo cómo funcionan los sistemas de IA, cómo toman decisiones y por qué la IA Responsable es crítica en las aplicaciones modernas. Este módulo introduce los riesgos de la IA, casos reales de fallos y principios centrales que guían el desarrollo de sistemas de IA justos, seguros y confiables.
• Equidad y Transparencia en IA
Explore cómo el sesgo afecta a los sistemas de IA y cómo se pueden lograr la equidad y la transparencia a través de técnicas de evaluación estructurada y explicabilidad. Este módulo cubre tipos de sesgo, definiciones de equidad y métodos de interpretabilidad, junto con enfoques prácticos para auditar sistemas de IA y mejorar la confianza.
• Riesgo, Daño y Responsabilidad en IA
Comprenda cómo los sistemas de IA crean riesgo y daño, y aprenda cómo gestionarlos utilizando mecanismos de gobernanza, responsabilidad y control. Este módulo se centra en identificar el daño, analizar la amplificación del riesgo y aplicar marcos de evaluación estructurados para garantizar el despliegue responsable de la IA.
• Cierre del Curso y Evaluaciones

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Impartido por

Edureka

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Materias

Artificial Intelligence