Desenredando el sesgo de la IA - Principios y prácticas

Resumen

Explore principios y prácticas esenciales para identificar, abordar y prevenir el sesgo en la inteligencia artificial, mientras comprende el papel crucial del gobierno de IA en el desarrollo de sistemas justos.

Programa de estudio

• Introducción al sesgo de la IA
Definición y tipos de sesgo de la IA
Contexto histórico y ejemplos
Impacto del sesgo de la IA en la sociedad
• Identificación del sesgo de la IA
Recolección y preprocesamiento de datos
Métodos de detección de sesgo
Herramientas y técnicas para la identificación de sesgo
• Abordar el sesgo de la IA
Técnicas para la mitigación del sesgo
Algoritmos conscientes de la equidad
Estudios de casos de corrección de sesgo
• Prevención del sesgo de la IA
Mejores prácticas en el diseño de sistemas de IA
Recolección de datos inclusiva y entrenamiento de modelos
Monitoreo y evaluación continuos
• Gobernanza de la IA y consideraciones éticas
Principios de ética y equidad de la IA
Marcos regulatorios y cumplimiento
Papel de la transparencia y la responsabilidad
• Estudios de casos y aplicaciones
Ejemplos reales de sesgo de la IA en varias industrias
Lecciones aprendidas de implementaciones pasadas
• Taller y discusiones en grupo
Ejercicios prácticos de detección y corrección de sesgo
Discusiones en grupo sobre dilemas éticos y políticas de gobernanza
• Revisión del curso y consideraciones futuras
Resumen de conceptos clave
Tendencias emergentes en equidad y gobernanza de IA

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Asignaturas

Ciencia de Datos