Explainable AI (XAI)

Resumen

En una era donde la Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente dominios de alto riesgo como la salud, las finanzas y la justicia penal, la capacidad de desarrollar sistemas de IA que no solo sean precisos sino también transparentes y confiables es crítica. La Especialización en IA Explicable (XAI) está diseñada para capacitar a profesionales de IA, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y gerentes de producto con el conocimiento y las habilidades necesarias para crear soluciones de IA que cumplan con los más altos estándares de IA ética y responsable.

Impartido por la Dra.

Brinnae Bent, una experta en cerrar la brecha entre la investigación y la industria en el aprendizaje automático, esta serie de cursos aprovecha su extensa experiencia liderando proyectos y desarrollando algoritmos impactantes para algunas de las empresas más grandes del mundo. El trabajo de la Dra.

Bent, que abarca desde ayudar a las personas a caminar hasta monitorear la glucosa de manera no invasiva, destaca las aplicaciones significativas de la IA en escenarios del mundo real.

A lo largo de esta serie, los estudiantes explorarán temas clave, incluyendo conceptos de IA Explicable (XAI), aprendizaje automático interpretable y técnicas avanzadas de explicabilidad para grandes modelos de lenguaje (LLMs) y modelos generativos de visión por computadora. Laboratorios de programación práctica, utilizando Python para implementar técnicas de explicabilidad local y global, y estudios de caso ofrecen un aprendizaje práctico.

Esta serie es ideal para profesionales con un entendimiento básico a intermedio de conceptos de aprendizaje automático como el aprendizaje supervisado y las redes neuronales.

Universidad:

Universidad de Nápoles Federico II

Proveedora:

Coursera

Categorías:

Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Ética, Cursos de IA Explicable, Cursos de Aprendizaje Automático Interpretable

Asignaturas

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