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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