Ciencia de Datos Verídica hacia una IA Confiable

Resumen

Sumérgete en el ámbito de la ciencia de datos verídica con la renombrada experta Bin Yu de UC Berkeley. Descubre cómo los principios fundamentales de la ciencia de datos pueden aplicarse para desarrollar sistemas de IA confiables.

Ideal para entusiastas y profesionales de la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación, este curso ofrece valiosos conocimientos y perspectivas para avanzar en tu comprensión de soluciones de IA fiables.

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