Elixir, Erlang y la búsqueda de la justicia en IA - Construyendo sistemas de ML imparciales

Resumen

Explore cómo se pueden aprovechar Elixir y Erlang para construir sistemas de aprendizaje automático imparciales, abordando la discriminación algorítmica y promoviendo la equidad en el desarrollo de la IA.

Programa de estudio

• Introducción a Elixir y Erlang
Breve historia y evolución
Características clave y beneficios en el desarrollo de IA
Comparación con otros lenguajes de programación en el ámbito de la IA
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Conceptos básicos y terminologías
Panorama de algoritmos comunes de AA
Métricas de evaluación y rendimiento del modelo
• Sesgo Algorítmico en el Aprendizaje Automático
Comprensión del sesgo y la discriminación en sistemas de IA
Estudios de caso de modelos de IA sesgados
Impacto de algoritmos sesgados en la sociedad
• Aprovechando Elixir y Erlang para AA
Concurrencia y tolerancia a fallos en sistemas de IA
Integración con bibliotecas y marcos de aprendizaje automático
Procesamiento y análisis de datos en tiempo real
• Construyendo Sistemas de AA Imparciales
Técnicas para identificar y mitigar el sesgo
Algoritmos conscientes de la equidad y ajustes de modelos
Herramientas para la detección y corrección de sesgos en Elixir y Erlang
• Desarrollo de Aplicaciones de IA Justas
Mejores prácticas para un desarrollo ético de IA
Asegurando la transparencia y responsabilidad en sistemas de IA
Incorporación de conjuntos de datos diversos y perspectivas
• Proyectos Prácticos y Estudios de Caso
Proyectos prácticos utilizando Elixir y Erlang
Análisis de la efectividad de las estrategias de mitigación de sesgos
Discusión de aplicaciones del mundo real que promueven la equidad en IA
• Direcciones Futuras en Justicia de IA
Tendencias emergentes en la equidad y ética de IA
Marcos de política y regulación para el desarrollo de IA
El papel de la tecnología en el fomento de la justicia social
• Revisión del Curso y Proyecto Final
Resumen de los aprendizajes clave
Presentación y crítica de proyectos finales
Discusión de posibles trayectorias profesionales e impactos en ética y equidad de IA

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Asignaturas

Programación