Práticas de IA responsável (Português) | Responsible Artificial Intelligence Practices (Portuguese)

Resumen

En este curso, verá prácticas responsables de IA. Primero, aprenderá qué es la IA responsable. Aprenderá a definirla, comprender los desafíos que busca superar y explorar sus principales dimensiones.

A continuación, profundizará en varios temas relacionados con el desarrollo de sistemas de IA responsable. Conocerá los servicios y las herramientas que AWS ofrece para ayudarle con la IA responsable. También aprenderá sobre las consideraciones de IA responsable al seleccionar un modelo y preparar datos para sus sistemas de IA.

Finalmente, verá modelos transparentes y explicables. Obtendrá una comprensión sólida de lo que significa un modelo transparente y explicable. También explorará las ventajas y desventajas de los modelos transparentes y los principios del diseño centrado en la persona para una IA explicable.

• Nivel del curso: básico
• Duración: 1 hora

Este curso incluye elementos interactivos, instrucciones de texto, gráficos ilustrativos y pruebas de conocimiento.

En este curso, aprenderá a:

• Describir la IA responsable
• Explicar sesgos en modelos de IA
• Identificar el riesgo de la IA generativa
• Identificar las principales dimensiones de la IA responsable
• Describir los servicios y las herramientas que AWS ofrece para una IA responsable
• Explicar las prácticas responsables en la elección de un modelo
• Describir las características responsables de los conjuntos de datos responsables
• Describir modelos transparentes y explicables
• Identificar las ventajas y desventajas responsables de los modelos de IA
• Explicar los principios del diseño centrado en la persona

Este curso está dirigido a:

• Personas interesadas en machine learning e inteligencia artificial, independientemente de su función en la empresa

Las prácticas responsables de IA forman parte de una serie que proporciona una base sobre inteligencia artificial, machine learning e IA generativa. Recomendamos que complete los dos cursos siguientes, si aún no lo ha hecho:

• Fundamentos de machine learning e inteligencia artificial
• Descripción de casos de uso y aplicaciones de la inteligencia artificial

Sección 1: Introducción

• Introducción

Sección 2: Introducción a la IA responsable

• Qué es la IA responsable
• Desafíos de la IA responsable
• Principales dimensiones de la IA responsable
• Prueba de conocimiento

Sección 3: Desarrollo de sistemas de IA responsable

• Servicios y herramientas de Amazon para IA responsable
• Consideraciones responsables para seleccionar un modelo
• Preparación responsable de conjuntos de datos
• Prueba de conocimiento

Sección 4: Modelos de IA transparentes y explicables

• Qué son modelos transparentes y explicables
• Ventajas y desventajas del modelo de IA responsable
• Principios del diseño centrado en la persona para la IA explicable
• Punto de prueba de conocimiento

Sección 5: Recursos

• Enlaces a servicios de AWS

Universidad:

Proveedor: AWS Skill Builder

Categorías:

Programa de estudio

Enseñado por

Etiquetas

united states