IA Explicable: Ingeniería e Interpretación de Decisiones de Modelos

A medida que los sistemas de inteligencia artificial (IA) se vuelven más prevalentes, comprender cómo llegan a sus decisiones es crucial para generar confianza y garantizar una implementación ética. Este curso proporciona una comprensión fundamental de los principios de IA Explicable (XAI) y métodos prácticos para interpretar e ingeniar modelos de aprendizaje automático más transparentes. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos centrales y la terminología de la IA Explicable (XAI). * Aplicar técnicas como LIME y SHAP para interpretar predicciones de modelos individuales. * Evaluar la importancia de las características y comprender el comportamiento global del modelo. * Identificar y mitigar posibles sesgos en los modelos de IA a través de técnicas de explicabilidad. * Practicar la interpretación de explicaciones para diversos algoritmos de aprendizaje automático. * Construir sistemas de IA más confiables y transparentes desde cero. El curso comienza con los conceptos fundamentales de la interpretabilidad de la IA, luego progresa a métodos prácticos para explicar los comportamientos locales y globales del modelo, y concluye con consideraciones para construir sistemas de IA éticos. Este curso está diseñado para principiantes absolutos sin experiencia previa en IA Explicable o conceptos avanzados de aprendizaje automático. Comienza tu viaje para construir sistemas de IA más transparentes y confiables hoy mismo.