Aplicaciones Industriales de la IA Causal

Resumen

Descubre cómo la IA Causal está transformando industrias a través de aplicaciones prácticas, metodologías y estudios de casos reales presentados por la investigadora destacada Utkarshani Jaimini.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Causal
Definición y Visión General de la IA Causal
Diferencias Clave entre IA Causal y IA Tradicional
Importancia y Aplicaciones en Diversas Industrias
• Conceptos Fundamentales de Causalidad
Fundamentos de la Inferencia Causal
Gráficos Causales y Gráficos Acíclicos Dirigidos (DAGs)
Razonamiento Contrafactual
• Metodologías para la IA Causal
Recolección y Preprocesamiento de Datos para Análisis Causal
Técnicas de Descubrimiento Causal
Herramientas y Marcos para la IA Causal
• Aplicaciones del Mundo Real en Industrias
Salud: Descubrimiento de Fármacos y Optimización de Tratamiento para Pacientes
Finanzas: Detección de Fraude y Gestión de Riesgos
Marketing: Análisis del Comportamiento del Cliente y Publicidad Dirigida
Cadena de Suministro: Pronóstico de Demanda y Optimización de Inventario
• Estudios de Caso de Utkarshani Jaimini
Implementación Exitosa de la IA Causal en la Industria
Lecciones Aprendidas y Desafíos Encontrados
Mejores Prácticas para Aplicar IA Causal
• Consideraciones Éticas y Desafíos en la IA Causal
Sesgo y Justicia en Modelos Causales
Transparencia e Interpretabilidad
Preocupaciones de Privacidad de Datos y Seguridad
• Sesiones de Laboratorio Prácticas
Configuración de Experimentos de Inferencia Causal
Evaluación de Modelos Causales con Datos del Mundo Real
Utilización de Herramientas y Bibliotecas de IA Causal Populares
• Tendencias Futuras e Innovaciones en la IA Causal
Áreas de Investigación Emergentes
Disrupciones Potenciales en la Industria
Integración con Otras Tecnologías de IA
• Resumen y Revisión
Recapitulación de Conceptos y Aplicaciones Clave
Discusión Abierta y Preguntas y Respuestas con Utkarshani Jaimini

---

Asignaturas

Ciencia de Datos