Mejores Prácticas de Visualización para la IA Explicable

Resumen

Únete a nosotros mientras exploramos técnicas de visualización de vanguardia en el aprendizaje automático, adaptadas para IA explicable. Esta experiencia inmersiva cubre aspectos cruciales como la comprensión del modelo, el análisis de datos integral y la evaluación detallada del rendimiento.

Nos enfocaremos en aprovechar herramientas como Jupyter, Python y Power BI, esenciales tanto para principiantes como para profesionales experimentados.

Adecuado para expertos de la industria y entusiastas por igual, esta sesión ofrece perspectivas invaluables sobre cómo estas tecnologías revolucionan la explicabilidad de la IA en varios sectores. No te pierdas esta oportunidad de mejorar tu conjunto de habilidades y mantenerte a la vanguardia en el campo en rápida evolución de la inteligencia artificial.

Aprovecha esta oportunidad proporcionada por YouTube y presentada dentro de las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Charlas de Conferencias.

Interactúa con expertos y compañeros, profundizando tu comprensión de las prácticas de visualización de IA.

Programa de estudio

• Introducción a la IA explicable (XAI)
Panorama de la IA explicable y su importancia
Objetivos clave y desafíos de XAI
Casos de uso en diversas industrias
• Herramientas para la visualización en IA
Introducción a Jupyter Notebooks
Uso de bibliotecas de Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
Descripción general de Power BI para la visualización de datos
• Técnicas de visualización para la comprensión de modelos
Visualización de límites de decisión
Importancia de características y gráficos de dependencia parcial
SHAP y LIME para la interpretabilidad de modelos
• Análisis de datos para IA explicable
Estadísticas descriptivas y perspectivas
Matrices de correlación y mapas de calor
Técnicas de reducción dimensional (PCA, t-SNE)
• Evaluación del rendimiento del modelo
Matrices de confusión e informes de clasificación
Curvas ROC y AUC
Visualización del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo
• Estudios de caso y aplicaciones
Visualización en IA para el cuidado de la salud: explicando modelos para datos de pacientes
Casos de uso en la industria financiera: transparencia del modelo en la evaluación crediticia
IA explicable para sistemas autónomos
• Consideraciones éticas y mejores prácticas
Asegurar la transparencia y equidad en los modelos de IA
Evitar trampas y sesgos en la visualización
Comunicación efectiva de resultados de IA a las partes interesadas
• Proyecto práctico y talleres
Proyecto guiado utilizando Jupyter y Python para XAI
Creación de paneles e informes con Power BI
Revisiones por pares y ejercicios colaborativos
• Resumen y tendencias futuras
Recapitulación de conceptos y herramientas clave
Tendencias emergentes en visualización e interpretabilidad de la IA
Recursos para el aprendizaje y desarrollo continuos

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Asignaturas

Charlas de la Conferencia