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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