Ciencia de Datos Verídica hacia una IA Confiable

Resumen

Explora los principios de la ciencia de datos verídica y su aplicación en el desarrollo de sistemas de IA confiables con Bin Yu de UC Berkeley.

Programa de estudio

• Introducción a la Ciencia de Datos Verídica
Definición y relevancia
Contexto histórico y evolución
Resumen de la estructura del curso
• Principios de la Ciencia de Datos Verídica
Claridad y transparencia
Predictibilidad y fiabilidad
Reproducibilidad y replicabilidad
• Recolección y Preprocesamiento de Datos
Calidad e integridad de los datos
Manejo de sesgos en los datos
Técnicas de limpieza de datos
• Inferencia Estadística para IA Confiable
Conceptos de inferencia estadística
Asegurando validez y fiabilidad
Gestión de la incertidumbre
• Aprendizaje Automático para IA Confiable
Comprensión de la interpretabilidad del modelo
Balance entre complejidad y simplicidad
Evitando sobreajuste y subajuste
• Evaluación y Validación de Modelos
Métricas de rendimiento y evaluación
Técnicas de validación cruzada
Compensación entre sesgo y varianza
• Consideraciones Éticas y Mitigación de Sesgos
Identificación y mitigación de sesgos algorítmicos
Asegurando equidad e igualdad
Marcos éticos en IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
Análisis de despliegues exitosos de sistemas de IA confiables
Lecciones aprendidas de fracasos
Ejemplos de ciencia de datos verídica
• Herramientas y Tecnologías para la Ciencia de Datos Verídica
Plataformas de software y bibliotecas
Técnicas de visualización de datos
Herramientas y recursos de código abierto
• Tendencias Futuras en IA Confiable
Desafíos emergentes y oportunidades
Innovaciones en ciencia de datos verídica
Próximos pasos para la investigación y desarrollo
• Revisión del Curso y Proyecto Final
Integración de conceptos aprendidos
Diseño e implementación del proyecto
Presentaciones de los estudiantes y retroalimentación

Asignaturas

Ciencias de la Computación