IA Responsable: Principios y Prácticas para un Aprendizaje Automático Ético

Resumen

Explora el impacto de la IA en la estrategia empresarial y la innovación con las perspectivas de la experta de la industria Kathryn Hume en TMLS2019.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Responsable
Panorama del impacto de la IA en los negocios y la sociedad
Importancia de la ética en el desarrollo de la IA
• Principios Fundamentales de la IA Ética
Equidad y sesgo en los sistemas de IA
Transparencia y explicabilidad en la IA
Responsabilidad en el desarrollo y despliegue de la IA
• Construcción de Aplicaciones de IA Ética
Estrategias para reducir el sesgo en datos y algoritmos
Técnicas para mejorar la interpretabilidad de modelos
Métodos para garantizar responsabilidad y cumplimiento
• Estudios de Caso en Despliegue de IA Ética
Ejemplos reales de desafíos éticos en IA
Lecciones aprendidas de experiencias en la industria
• Gobernanza y Regulación de la IA
Visión general de políticas y regulaciones actuales de IA
Mejores prácticas para implementar directrices éticas en organizaciones
• Herramientas y Marcos para la IA Responsable
Introducción a herramientas de equidad y auditoría de IA
Marcos para la toma de decisiones éticas en IA
• El Papel de los Negocios en la Promoción de la IA Ética
Consideraciones éticas en estrategias de negocio impulsadas por IA
Equilibrio entre innovación y responsabilidad
• Taller: Diseñando una Estrategia de IA Ética
Ejercicios prácticos en diseño de IA ética
Discusiones grupales sobre posibles dilemas éticos
• Tendencias Futuras en IA Ética
Tecnologías emergentes y sus implicaciones éticas
Preparación para el futuro del desarrollo responsable de IA
• Conclusión y Reflexiones Finales
Resumen de los principios y prácticas clave en IA ética
Estrategias para una vigilancia ética continua en proyectos de IA

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Asignaturas

Ciencia de datos