IA Responsable: Transparencia y Ética

Resumen

¿Sabías que aunque el 75% de los líderes empresariales están de acuerdo en que la ética de la IA es importante, la mayoría admite que carece de las herramientas o marcos necesarios para implementarla? Según Datamation, la mayoría de las empresas reconocen la importancia de la ética de la IA, pero tienen dificultades con la implementación práctica.

La brecha entre saber y hacer es enorme, y ahí es donde entra este curso. La IA responsable no se trata solo de sentirse ético.

Se trata de construir sistemas que sean más seguros, inteligentes y transparentes desde el principio. Este curso está diseñado para profesionales que están dando forma al futuro de la inteligencia artificial.

Es ideal para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, gerentes de proyectos de IA, líderes de productos, oficiales de cumplimiento, asesores de políticas y revisores de ética. Ya sea que estés desarrollando sistemas de IA o asegurándote de que cumplan con estándares éticos y regulatorios, este curso te equipa con las herramientas y el conocimiento para construir aplicaciones de IA responsables e imparciales.

Para sacar el máximo provecho de este curso, los participantes deben tener una comprensión básica de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y el ciclo de vida de la IA. La familiaridad con conceptos tecnológicos generales y la capacidad de usar herramientas como ChatGPT será útil.

Aunque la experiencia previa con Python o Jupyter Notebooks es beneficiosa, no es obligatoria; este curso está diseñado para ser accesible y práctico. Al final del curso, los participantes podrán identificar y mitigar sesgos en los sistemas de IA, implementar herramientas de explicabilidad como SHAP y LIME, y desarrollar listas de verificación de IA responsable basadas en la equidad y la transparencia.

También aprenderán a evaluar proyectos de IA frente a marcos de cumplimiento como el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST, asegurando que sus sistemas sean éticos, explicables y alineados con los estándares de la industria.

Programa de estudio

• AI Responsable: Transparencia y Ética
En este curso, explorarás herramientas y marcos prácticos para construir sistemas de IA éticos y confiables. A través de la experiencia práctica con herramientas como AI Fairness 360, SHAP y LIME, aprenderás a auditar modelos para detectar sesgos, aumentar la explicabilidad e integrar la transparencia y el cumplimiento en tu flujo de trabajo. También desarrollarás y aplicarás listas de verificación de IA responsable, asegurando que tus proyectos de IA se alineen con estándares éticos y regulatorios sin comprometer la innovación.

Enseñado por

Brian Newman and Starweaver Instructor Team

Asignaturas

Ciencias de la Computación