Responsible AI

AI-0007

La IA Responsable se centra en el desarrollo, la implementación y el uso de sistemas de IA de una manera ética, segura, confiable y transparente. Busca maximizar los beneficios de la IA al tiempo que minimiza los riesgos potenciales, como el sesgo, la discriminación, la falta de transparencia, la privacidad comprometida y el impacto social negativo.

Duración

16hrs

Nivel

Básico

Objetivos

Al completar este aprendizaje, se espera que un profesional sea capaz de:

Comprender los principios clave de la IA Responsable: Conocer los diferentes marcos de trabajo y directrices que se han desarrollado en torno a la IA Responsable.
Identificar y mitigar los sesgos en los datos y los modelos de IA: Aplicar técnicas para detectar y corregir sesgos que puedan afectar la equidad de los sistemas de IA.
Explicar el funcionamiento de los modelos de IA: Utilizar técnicas de explicabilidad (XAI) para comprender cómo toman decisiones los modelos de IA.
Proteger la privacidad de los datos en los sistemas de IA: Implementar técnicas de privacidad diferencial, federated learning y otras técnicas de preservación de la privacidad.
Evaluar el impacto social y ético de los sistemas de IA: Considerar las implicaciones sociales y éticas del uso de la IA en diferentes contextos.
Implementar prácticas de gobernanza y auditoría para la IA: Establecer procesos para asegurar el cumplimiento de los principios de la IA Responsable.

Prerrequisitos

Conocimientos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático: Comprender los conceptos básicos de los algoritmos de IA, el entrenamiento de modelos y la evaluación del rendimiento.
Conocimientos básicos de estadística y probabilidad: Entender conceptos como distribuciones, correlaciones y pruebas de hipótesis.
Conocimientos básicos de ética: Familiaridad con los principios éticos básicos y los dilemas éticos que pueden surgir en el contexto de la tecnología.
Conocimientos básicos de programación (opcional, pero útil): Si bien no es estrictamente necesario, el conocimiento de programación puede ser útil para comprender mejor cómo se implementan los sistemas de IA.