Inteligencia Artificial Explicable (XAI) y Aprendizaje Automático Ético

A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en la vida diaria, comprender cómo estos sistemas toman decisiones es esencial para la confianza y la seguridad. Este curso ofrece un camino claro para cualquiera que busque cerrar la brecha entre algoritmos complejos y explicaciones legibles por humanos. Pasarás de definiciones básicas de transparencia a la aplicación de métodos modernos de interpretabilidad que hacen que los modelos de IA sean más confiables y justos. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de la transparencia de la IA y por qué la explicabilidad es fundamental para la implementación ética. - Aprender a diferenciar entre modelos de caja negra y arquitecturas inherentemente interpretables. - Aplicar técnicas populares de XAI como SHAP y LIME para explicar predicciones de modelos complejos. - Practicar la identificación y mitigación de sesgos algorítmicos para garantizar la equidad en las decisiones basadas en datos. - Explorar desafíos modernos de interpretabilidad en modelos de lenguaje grandes e IA generativa. - Desarrollar un marco para evaluar las compensaciones entre el rendimiento del modelo y las explicaciones legibles por humanos. Este curso comienza con terminología fundamental y el panorama ético de la IA moderna antes de pasar a ejercicios prácticos escritos que demuestran cómo extraer información de modelos sofisticados. Está diseñado específicamente para principiantes y aspirantes a profesionales de datos, sin requerir experiencia previa en matemáticas avanzadas o desarrollo de software. Comienza hoy tu viaje hacia la construcción de una IA más responsable y confiable.