Build and deploy production-ready AI decision systems that are optimized, explainable, and compliant with enterprise ethics and privacy standards. In this course, you will design a dynamic pricing system that integrates price-elasticity modeling, real-time trigger logic, and automated decision pipelines.
You will then layer in fairness analysis, differential privacy, and SHAP-based explainability to meet the rigorous demands of responsible enterprise AI. You will apply mixed-integer programming to optimize pricing decisions, configure real-time streaming pipelines, and validate system performance against service-level agreements.
You will also evaluate bias-mitigation approaches, implement privacy-preserving techniques, and produce compliance documentation that satisfies GDPR and CCPA requirements. Each skill builds toward a capstone project that mirrors what senior AI engineers deliver in production environments — giving you a portfolio-ready system that demonstrates your ability to move from raw data to responsible, automated, explainable decisions.
- Aplicación de Métricas de Equidad - Fundación
Aplicar métricas de equidad a modelos de selección de recursos humanos y documentar las disparidades observadas.
- Evaluación de Mitigación de Sesgos - Aplicación Básica
Evaluar enfoques de mitigación e implementar estrategias de reducción de sesgos con mejoras medibles.
- Análisis de Sesgos en Conjuntos de Datos - Integración
Este módulo enseña cómo detectar sesgos de representación en conjuntos de datos, aplicar estrategias de re-muestreo como SMOTE y evaluar su impacto en el rendimiento del modelo a través de grupos demográficos.
- Comunicación de Compromisos - Evaluación
Los estudiantes evaluarán el impacto de las técnicas de mitigación de sesgos en el rendimiento y la equidad del sistema de IA, para luego comunicar los resultados de manera clara a las partes interesadas para tomar decisiones informadas.
- Aplicación de Privacidad Diferencial - Fundación
Aplicar ruido de privacidad diferencial a los resultados de consultas y medir el consumo del presupuesto de privacidad (ε - epsilon).
- Evaluación de Exactitud de Privacidad - Aplicación Básica
Evaluar si las técnicas de privacidad mantienen la precisión analítica requerida para una tarea de segmentación de mercado.
- Análisis de Cumplimiento Normativo - Integración
Analizar un modelo frente a los requisitos GDPR/CCPA, documentar el mapeo de bases legales y generar un informe de auditoría.
- Remediación de Brechas de Cumplimiento - Evaluación
Evaluar las brechas de cumplimiento y crear una hoja de ruta de remediación con acciones prioritarias.
- Interpretación de Modelos SHAP - Fundación
Aplicar valores SHAP a modelos de caja negra y crear visualizaciones de importancia de características listas para ejecutivos.
- Comparación de Métodos XAI - Aplicación Básica
Evaluar y comparar los métodos LIME vs SHAP usando métricas de fidelidad y estabilidad para una evaluación sistemática de explicabilidad.
- Explicaciones Centradas en las Partes Interesadas - Integración y Evaluación
Aplicar explicaciones contrafactuales y de modelos sustitutos mientras se evalúa la completitud de la explicación usando métricas de fidelidad para obtener enfoques óptimos centrados en las partes interesadas.
- Configuración de Alertas y Validación de Latencia - Fundación
Este módulo introduce a los estudiantes a configurar reglas de alerta dentro de una plataforma de inteligencia de decisiones de IA para detectar problemas de rendimiento y operacionales. Los estudiantes también validan la latencia de datos a decisión de extremo a extremo para garantizar información oportuna, confiable y accionable dentro de umbrales de rendimiento en tiempo real estrictos.
- Evaluación de Plataforma y Puntuaciones - Aplicación Básica
Este módulo equipa a los estudiantes para evaluar las capacidades de la plataforma de inteligencia artificial en usabilidad, escalabilidad y gobernanza; sintetizar los hallazgos en una tarjeta de puntuación estructurada y comunicar recomendaciones basadas en evidencia de manera efectiva a la alta dirección.
- Implementación de Tubería Kafka-Spark - Integración
Este módulo guía a los estudiantes para diseñar e implementar una tubería de transmisión en tiempo real Kafka–Spark que monitoree KPI, detecte violaciones de umbral y active automáticamente decisiones basadas en datos con fiabilidad lista para producción de baja latencia.
- Pruebas de Carga y Cumplimiento de SLA para Plataformas de Decisión en Tiempo Real
Este módulo permite a los estudiantes medir y analizar el rendimiento del sistema y la latencia de extremo a extremo bajo carga, validar el rendimiento contra SLAs definidos, e identificar cuellos de botella para asegurar la operación del sistema fiable, escalable y conforme.
- Optimización de Cadena de Suministro - Fundación
Los estudiantes aplicarán programación de enteros mixtos para minimizar los costos logísticos bajo restricciones de tiempo de entrega y reportar el porcentaje de ahorros.
- Precios Dinámicos - Aplicación Básica
Los estudiantes construirán un modelo de elasticidad de precios y simularán el impacto en los ingresos de las reglas de precios dinámicos, logrando un aumento proyectado de ≥5%.
- Sistemas de Restricción de Precios - Implementación Estratégica
Los estudiantes evaluarán el cumplimiento con las pautas de precios preestablecidas (piso/techo) y ajustarán reglas según sea necesario.
- Análisis de Sensibilidad - Evaluación
Los estudiantes evaluarán la sensibilidad del plan optimizado a errores en la previsión de demanda utilizando un análisis de escenarios hipotéticos.
- Proyecto: Sistema de Inteligencia de Decisiones de Extremo a Extremo
Diseñará e implementará un sistema completo de decisiones de precios dinámicos que integre IA ética, cumplimiento de privacidad, explicabilidad, lógica de decisiones en tiempo real, y optimización de suministro/precios en un único entregable listo para producción. Aplicará métricas de equidad y técnicas de privacidad diferencial para asegurar el uso responsable de los datos, generará explicaciones basadas en SHAP para decisiones de precios, implementará y validará límites de precios, y diseñará la lógica de activación en tiempo real para actualizaciones automáticas de precios. El sistema terminado demuestra el ciclo de vida completo de implementación responsable de IA a escala empresarial.
