IA responsable e interpretabilidad de modelos para principiantes

A medida que la inteligencia artificial impulsa cada vez más las decisiones de alto riesgo, comprender cómo los modelos llegan a sus conclusiones ya no es opcional.Este curso lo presenta a los principios fundamentales del desarrollo ético de la IA, centrándose en la transparencia, la justicia y la rendición de cuentas. A través de explicaciones claras y ejemplos prácticos de código, aprenderá a evaluar el comportamiento del modelo, detectar sesgos y explicar las predicciones a las partes interesadas. Qué aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de la IA responsable, la transparencia del modelo y las métricas de equidad; - Explicar las predicciones individuales utilizando marcos de interpretabilidad modernos como SHAP y LIME; - Identificar y mitigar el sesgo en los datos de entrenamiento y los resultados del modelo para garantizar un rendimiento equitativo; - Aplicar la interpretabilidad global - Evaluar las implicaciones éticas de los modelos de lenguajes grandes y los sistemas generativos de IA modernos; - Implementar estándares de documentación, como tarjetas de modelos, para comunicar claramente las limitaciones del sistema. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos éticos de la IA responsable antes de pasar a las técnicas prácticas de interpretabilidad.Leerá implementaciones paso a paso, analizará decisiones de modelos y aprenderá cómo presentar estos conocimientos de manera efectiva. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, gerentes de producto y profesionales de la tecnología que desean construir sistemas de IA éticos.No se requieren matemáticas avanzadas ni experiencia previa en aprendizaje automático para comenzar.Comience su viaje hacia la construcción de sistemas de inteligencia artificial confiables y transparentes hoy.