Inteligencia Artificial Responsable: Principios, Prácticas y Aplicaciones

Resumen

Desbloquea el potencial de la Inteligencia Artificial al tiempo que aseguras la integridad ética y el beneficio social con nuestro curso integral, "IA Responsable:

Principios, Prácticas y Aplicaciones".

Programa de estudio

• Introducción a la IA Responsable
Visión general de la IA y su impacto social
Importancia de la ética en el desarrollo y despliegue de IA
• Principios de la IA Responsable
Equidad y mitigación del sesgo
Transparencia y explicabilidad
Privacidad y protección de datos
Responsabilidad y gobernanza
• Marcos y Guías Éticos
Revisión de guías éticas existentes (e.g., IEEE, UE, AI4People)
Consideraciones legales y regulatorias
• Sesgo y Equidad en la IA
Identificación y cuantificación del sesgo en sistemas de IA
Técnicas para mitigar el sesgo
Estudios de caso de sesgo en aplicaciones de IA
• Transparencia y Explicabilidad
Importancia de la interpretabilidad de modelos
Técnicas para mejorar la explicabilidad (e.g., LIME, SHAP)
Equilibrio entre rendimiento y transparencia
• Privacidad y Protección de Datos en IA
Manejo de datos sensibles y aseguramiento de la confidencialidad
Técnicas de preservación de privacidad (e.g., privacidad diferencial, aprendizaje federado)
Mejores prácticas de gobernanza de datos
• Responsabilidad y Gobernanza en Sistemas de IA
Establecimiento de responsabilidades en el desarrollo y despliegue de IA
Construcción de marcos de gobernanza ética de IA
Roles de los interesados (desarrolladores, legisladores y usuarios)
• Prácticas de IA Responsable
Integración de consideraciones éticas a lo largo del ciclo de vida de la IA
Desarrollo de sistemas de IA inclusivos
Monitoreo continuo y mecanismos de retroalimentación
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Revisión de aplicaciones de IA responsable en diversas industrias
Análisis de consideraciones éticas y resultados
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Proyecto: Diseño de un Sistema de IA Responsable
Definición del alcance y objetivos del proyecto
Identificación de desafíos éticos potenciales
Implementación y presentación de la solución de IA responsable
• Direcciones Futuras en IA Responsable
Tendencias y tecnologías emergentes
Desafíos y áreas de investigación en curso
La evolución del papel de la IA en la sociedad

Enseñado por

Stuart Wesselby

Asignaturas

Ciencia de Datos