Mantenerse seguro en el futuro de la IA.

Resumen

Explora estrategias para el desarrollo y uso responsable de la IA, centrándote en la calidad de los datos, la mitigación del sesgo y las consideraciones éticas para garantizar un futuro más seguro impulsado por la IA.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y su Impacto
Panorama de tecnologías de IA
Contexto histórico y evolución
Aplicaciones actuales y tendencias futuras
• Calidad de Datos en IA
Importancia de los datos de alta calidad
Métodos de recolección de datos y desafíos
Limpieza y preprocesamiento de datos
Estudios de caso que destacan el impacto de la calidad de los datos
• Mitigación del Sesgo en Sistemas de IA
Comprender el sesgo en la IA
Fuentes y tipos de sesgos
Técnicas para identificar y reducir el sesgo
Implementación de algoritmos conscientes de la equidad
• Consideraciones Éticas en el Desarrollo de IA
Principios de la IA ética
Preocupaciones de privacidad y seguridad
Dilemas éticos y marcos de toma de decisiones
Estudios de caso de fracasos y éxitos éticos en la IA
• Marcos Legales y Regulatorios
Panorama de regulaciones de IA a nivel mundial
Cumplimiento y gobernanza en el desarrollo de IA
El papel de la política en la IA responsable
• IA en la Sociedad: Impactos y Responsabilidades
Influencia de la IA en el trabajo y la economía
Implicaciones sociales y brecha digital
Diseño de sistemas de IA inclusivos
• Estrategias para un Desarrollo Responsable de IA
Participación de las partes interesadas y colaboración interdisciplinaria
Herramientas y metodologías para una IA responsable
Monitoreo y evaluación de sistemas de IA
• Asegurando un Futuro Más Seguro Impulsado por la IA
Estrategias de gestión y mitigación de riesgos
Consideraciones a largo plazo y sostenibilidad
Compromiso comunitario y concienciación pública
• Revisión del Curso y Proyecto Final
Revisión de conceptos clave
Proyecto final: Desarrollar una estrategia para una aplicación de IA responsable
Retroalimentación y reflexión del curso

Asignaturas

Charlas de conferencia