Ética de la IA: De la teoría a la práctica - Una guía para la implementación responsable

Resumen

Explore enfoques prácticos de la ética de la IA, desde el panorama global y los marcos regulatorios hasta la implementación de la innovación ética en aplicaciones reales de ciencia de datos.

Programa de estudio

• Introducción a la Ética de la IA
Visión general de la IA y su impacto en la sociedad
Importancia de las consideraciones éticas en el desarrollo de la IA
• Panorama Global de la Ética de la IA
Examen de las directrices internacionales de ética de la IA
Comparación de los enfoques regionales y las consideraciones culturales
• Marcos Regulatorios
Visión general de las regulaciones y estándares actuales de la IA
Tendencias futuras en la legislación de la IA
• Principios Éticos en la IA
Visión general de los principios éticos clave: equidad, responsabilidad, transparencia, privacidad
Estudio de casos que destacan dilemas éticos en aplicaciones de IA
• Implementación de la IA Ética
Diseño de sistemas de IA éticos
Herramientas y métodos para la auditoría y evaluación de la IA ética
• Innovación Ética en Ciencia de Datos
Entender el sesgo y la equidad en los datos
Técnicas para garantizar la integridad de los datos y prevenir su mal uso
• Aplicaciones del Mundo Real
Consideraciones éticas en sistemas autónomos
Examinando las implicaciones éticas de la IA en la salud, finanzas y otros sectores
• Responsabilidad Corporativa y IA
Papel de la gobernanza corporativa en la gestión de la ética de la IA
Creación de directrices éticas de IA dentro de las organizaciones
• Futuro de la Ética de la IA
Tendencias emergentes y desafíos en la ética de la IA
Taller: Desarrollando tu marco ético de IA
• Conclusión y Cierre del Curso
Resumen de los aprendizajes clave
Estrategias para mantenerse informado sobre los avances en ética de la IA

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Asignaturas

Ciencia de Datos