Lanza por Iniciativa - Cómo Hacer del Mundo de la IA un Lugar Más Ético

Resumen

Programa

• Introducción al curso
Visión general de IA y ética
Introducción al sesgo algorítmico
Logística y expectativas del curso
• Módulo 1: Comprensión del sesgo algorítmico
Definición de sesgo en IA
Ejemplos de sesgo en diferentes sistemas de IA
Estudios de caso de fallos en IA
• Módulo 2: El marco ético
Introducción a las teorías éticas
Toma de decisiones éticas en el desarrollo de IA
Cuestiones éticas clave en IA
• Módulo 3: Identificación y evaluación del sesgo
Técnicas para la detección de sesgo
Herramientas y marcos para evaluar la equidad en IA
Aplicaciones y análisis en el mundo real
• Módulo 4: Estrategias para mitigar el sesgo
Mejores prácticas en la recopilación y curación de datos
Diseño de algoritmos para la equidad
Transparencia y explicabilidad en IA
• Módulo 5: Escenarios temáticos de Dungeons & Dragons
Introducción a los escenarios éticos temáticos de D&D
Actividad grupal: interpretación de dilemas éticos
Discusión y reflexión sobre los resultados del escenario
• Módulo 6: Política y gobernanza
Regulaciones y directrices para la ética en IA
Normas de la industria y mejores prácticas
El papel de la política pública en la ética de IA
• Módulo 7: Construcción de sistemas de IA equitativos
Principios de diseño inclusivo
Estrategias colaborativas para la participación de interesados
Monitoreo y responsabilidad a largo plazo
• Módulo 8: El futuro de la ética en IA
Tendencias emergentes en ética de IA
Desafíos y oportunidades futuras
Visión para un paisaje de IA equitativo
• Conclusión del curso
Resumen de aprendizajes clave
Presentación y retroalimentación del proyecto final
Próximos pasos para el aprendizaje continuo en ética de IA
• Recursos adicionales
Lecturas y medios recomendados
Herramientas y plataformas para practicar la ética en IA
Oportunidades de comunidad y networking

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Materias

Conference Talks