Una inteligencia artificial con una agenda: cómo nuestros sesgos cognitivos se filtran en el aprendizaje automático

Resumen

Explora cómo los sesgos cognitivos humanos pueden infiltrarse en los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ofreciendo estrategias para mitigar estos problemas y crear algoritmos más objetivos y éticos.

Programa de estudio

• Introducción a los Sesgos Cognitivos
Definición y Panorama General
Sesgos Cognitivos Comunes y su Impacto
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Panorama General de Modelos de Aprendizaje Automático
Recolección de Datos e Ingeniería de Características
• Sesgos Cognitivos en la IA
Cómo los Sesgos se Introducen en los Sistemas de IA
Estudios de Caso de Sesgos en la IA
• Identificación de Sesgos en Datos y Modelos
Técnicas para la Detección de Sesgos
Herramientas para la Medición de Sesgos
• Estrategias de Mitigación
Técnicas de Preprocesamiento de Datos
Ajustes Algorítmicos y Restricciones de Equidad
• Ética e IA
La Importancia de la IA Ética
Perspectivas de los Interesados e Implicaciones Sociales
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Ejemplos de Varias Industrias
Análisis de Resultados de Mitigación de Sesgos
• Direcciones Futuras en Mitigación de Sesgos
Tecnologías y Métodos Emergentes
Desafíos Continuos y Áreas de Investigación
• Revisión y Conclusión del Curso
Resumen de Conceptos Clave
Reflexiones Finales sobre el Desarrollo Ético de la IA

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Asignaturas

Charlas de conferencia