IA Responsable en la Práctica: Justicia, Sesgo y Explicabilidad

Resumen

This course introduces the foundations and practical implementation of Responsible AI, focusing on building AI systems that are fair, transparent, interpretable, and privacy-aware. You’ll begin by exploring fairness metrics, bias mitigation strategies, and explainability techniques such as LIME, SHAP, and counterfactual explanations.

The course then covers privacy risks, differential privacy, and the trade-offs between fairness, privacy, and model accuracy in real-world AI systems. By the end of this course, you will be able to:

- Explain fairness, interpretability, and privacy concepts in AI - Analyze AI models using explainability and fairness techniques - Apply bias mitigation and privacy-preserving methods - Evaluate trade-offs in responsible AI system design Designed for AI practitioners, analysts, and technology professionals, this course provides a practical approach to building responsible and trustworthy AI systems.

To be successful, learners should have a basic understanding of AI and machine learning concepts. Start your journey into Responsible AI and learn how to design AI systems that are fair, transparent, and trustworthy.

Programa

• Medición y Mitigación de Sesgos
Este módulo cubre los fundamentos de la equidad en IA, la medición de sesgos y la mitigación en sistemas de aprendizaje automático. Los estudiantes explorarán métricas de equidad, riesgos de sesgo, pruebas contrafactuales y compromisos entre equidad y precisión a través de demostraciones prácticas.
• Interpretabilidad Avanzada de Modelos
Explore técnicas avanzadas de interpretabilidad de modelos utilizadas para explicar y evaluar las predicciones de IA. Los estudiantes trabajarán con métodos de explicación local y global como LIME, SHAP y explicaciones contrafácticas mientras examinan la fidelidad, robustez y limitaciones de los métodos de interpretabilidad post-hoc a través de demostraciones prácticas.
• Ataques de Privacidad, Defensas y Compromisos
Este módulo examina los riesgos de privacidad, mecanismos de defensa y compromisos multiobjetivo en sistemas de IA responsables. El módulo explora técnicas de inferencia de membresía, inversión de modelos y privacidad diferencial mientras analiza el equilibrio entre privacidad, equidad y precisión del modelo a través de demostraciones prácticas y ejercicios de toma de decisiones.
• Cierre del Curso y Evaluaciones
Este módulo ofrece una revisión final del curso resumiendo conceptos clave en IA responsable y de confianza, incluyendo equidad, interpretabilidad, privacidad y análisis de compromisos. Concluye con una verificación de conocimientos para reforzar los conceptos centrales y la comprensión práctica.

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Impartido por

Edureka

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Materias

Artificial Intelligence