Sobre la importancia de la explicabilidad

Resumen

Explora la necesidad crítica de la explicabilidad de la inteligencia artificial, especialmente en campos como la medicina y el derecho. Discute los desafíos, las regulaciones y la importancia de entender los procesos de toma de decisiones de la IA más allá de los métricas de rendimiento.

Programa de estudio

• Introducción a la Explicabilidad en la IA
Definición e importancia de la explicabilidad en la IA
Resumen de campos que requieren alta explicabilidad
• Explicabilidad en Medicina
Estudios de caso: aplicaciones de la IA en atención médica
Consideraciones éticas y seguridad del paciente
Herramientas y técnicas para la explicación
• Explicabilidad en el Derecho
IA en la toma de decisiones legales: Oportunidades y riesgos
Transparencia en las sentencias y predicciones de la IA
Ejemplos del mundo real y su impacto en la justicia
• Desafíos en la Explicabilidad de la IA
Limitaciones y restricciones técnicas
Equilibrio entre desempeño y transparencia
Modelos de caja negra vs. modelos interpretables
• Panorama Regulatorio
Resumen de regulaciones existentes y propuestas
Impacto del GDPR y otras leyes de protección de datos
Estrategias de cumplimiento para desarrolladores de IA
• Técnicas para Mejorar la Explicabilidad
Métodos específicos del modelo vs. agnósticos al modelo
Enfoques de interpretabilidad post-hoc
Herramientas de explicación visual y textual
• Evaluación de la Explicabilidad
Métricas para medir la explicabilidad
Estudios de usuario y mecanismos de retroalimentación
Enfoques de evaluación interdisciplinarios
• Direcciones Futuras en la Explicabilidad de la IA
Tendencias y tecnologías emergentes
Oportunidades de investigación y brechas
Fomentando una cultura de transparencia en el desarrollo de la IA
• Conclusión
Resumen de puntos clave
El camino a seguir para la IA explicable

Asignaturas

Charlas de Conferencia