Responsible AI

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.