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Comienza 25 June 2025 23:04
Termina 25 June 2025

Responsible Artificial Intelligence Practices (Tiếng Việt)
479 Cursos
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Actualización opcional disponible
Todos los niveles
Progreso a tu propio ritmo
Free
Actualización opcional disponible
Resumen
En este curso, aprenderá sobre las prácticas de IA responsable. Primero, explorará la definición de IA responsable, los desafíos a abordar y los aspectos fundamentales.
Posteriormente, profundizará en el desarrollo de sistemas de IA con servicios y herramientas de AWS.
El curso también guiará en la consideración de la selección de modelos y la preparación de datos.
Finalmente, aprenderá sobre modelos transparentes y explicables junto con principios de diseño centrados en las personas.
- Nivel del curso:
Básico
- Duración:
1 hora
El curso cuenta con elementos interactivos, textos guiados, gráficos ilustrativos y pruebas de conocimiento.
Objetivos del curso:
- Describir la IA responsable
- Explicar el sesgo en los modelos de IA
- Identificar riesgos de la IA generativa
- Explorar aspectos fundamentales de la IA responsable
- Describir los servicios y herramientas que ofrece AWS
- Práctica responsable en la selección de modelos
- Describir las características de un conjunto de datos responsable
- Describir modelos transparentes y explicables
- Identificar las compensaciones de los modelos de IA
- Explicar principios de diseño centrados en el ser humano
Audiencia del curso:
- Individuos interesados en tecnología de aprendizaje automático e inteligencia artificial
- Personas interesadas en presentarse al examen de certificación AWS Certified AI Practitioner
Requisitos previos:
El curso forma parte de una serie de conocimientos fundamentales sobre IA, debe haber completado:
- Fundamentos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
- Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial
Esquema del curso:
Parte 1:
Introducción
- Introducción
Parte 2:
Introducción a la IA responsable
- ¿Qué es la IA responsable?
- Desafíos de la IA responsable
- Aspectos fundamentales de la IA responsable
- Prueba de conocimiento
Parte 3:
Desarrollo de sistemas de IA responsable
- Servicios y herramientas de AWS
- Consideraciones en la selección de modelos
- Preparación del conjunto de datos
- Prueba de conocimiento
Parte 4:
Modelos de IA transparentes y explicables
- ¿Qué son los modelos transparentes y explicables?
- Compensaciones de los modelos de IA
- Principios de diseño centrados en el ser humano
- Prueba de conocimiento
Parte 5:
Recursos
- Enlace a los servicios de AWS