Developing Explainable AI (XAI)
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La University of Naples Federico II è un prestigioso ateneo pubblico con una lunga storia di eccellenza nella ricerca, nell'insegnamento e nell'innovazione. Offre una vasta gamma di programmi accademici dal livello di laurea a quello di dottorato.
Resumen
A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se integra en áreas de alto riesgo como la salud, las finanzas y la justicia penal, es fundamental que quienes son responsables de construir estos sistemas piensen más allá de la caja negra y desarrollen sistemas que no solo sean precisos, sino también transparentes y confiables.
Este curso ofrece una introducción integral a la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), capacitando a desarrollar soluciones de IA alineadas con los principios de IA responsable. A través de discusiones, estudios de caso y ejemplos del mundo real, adquirirás las siguientes habilidades:
- Definir la terminología y los conceptos clave de XAI, incluida la interpretabilidad, la explicabilidad y la transparencia.
- Evaluar diferentes enfoques interpretativos y explicativos, comprendiendo sus compensaciones y aplicaciones.
- Integrar explicaciones de XAI en los procesos de toma de decisiones para mejorar la transparencia y la confianza.
- Evaluar sistemas de XAI en términos de robustez, privacidad y consideraciones éticas, asegurando un desarrollo responsable de IA.
- Aplicar técnicas de XAI a áreas de vanguardia como la IA Generativa, manteniéndote al día con las tendencias emergentes.
Este curso es ideal para profesionales de IA, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, gerentes de producto y cualquier persona involucrada en el desarrollo o despliegue de sistemas de IA. Al dominar XAI, estarás capacitado para crear soluciones de IA que no solo sean poderosas, sino también interpretables, éticas y confiables, resolviendo desafíos críticos en áreas como la salud, las finanzas y la justicia penal.
Para tener éxito en este curso, deberías tener experiencia en la construcción de productos de IA y una comprensión básica de conceptos de aprendizaje automático como el aprendizaje supervisado y las redes neuronales. El curso cubrirá técnicas y aplicaciones de IA explicable sin detallar en profundidad aspectos técnicos.
Universidad: Universidad de Nápoles Federico II
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Ética, Cursos de IA Generativa, Cursos de IA Explicable, Cursos de IA Responsable, Cursos de Interpretabilidad, Cursos de Sesgo Algorítmico
