Curso
IA explicable en Python
IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 5/2026
PythonArtificial Intelligence4 h14 vídeos42 Ejercicios3,450 XP8,684Certificado de logros
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Descubre el poder de la IA explicable
Embárcate en un viaje al intrigante mundo de la IA explicable y descubre los misterios que se esconden tras la toma de decisiones de la IA. Ideal para científicos de datos y profesionales del ML, este curso te dota de las habilidades esenciales para interpretar y dilucidar los comportamientos de los modelos de IA utilizando Python, capacitándote para construir sistemas de IA más transparentes, fiables y responsables. Al dominar la IA explicable, mejorarás tu capacidad para depurar modelos, cumplir los requisitos normativos y generar confianza en las aplicaciones de la IA en diversos sectores.Explora las técnicas de explicabilidad
Empieza por comprender los enfoques de explicabilidad específicos de cada modelo. Utiliza bibliotecas de Python como Scikit-learn para visualizar árboles de decisión y analizar el impacto de las características en modelos lineales. Después, pasa a las técnicas agnósticas del modelo que funcionan en varios modelos. Utiliza herramientas como SHAP y LIME para ofrecer una visión detallada del comportamiento general del modelo y de las predicciones individuales, perfeccionando tu capacidad para analizar y explicar los modelos de IA en aplicaciones del mundo real.Profundiza en la explicabilidad
Aprende a evaluar la fiabilidad y coherencia de las explicaciones, comprende los matices de la explicación de modelos no supervisados y explora el potencial de la explicación de modelos generativos de IA mediante ejemplos prácticos. Al final del curso, tendrás los conocimientos y las herramientas para explicar con confianza las decisiones de los modelos de IA, garantizando la transparencia y la fiabilidad de tus aplicaciones de IA.Requisitos previos
Unsupervised Learning in PythonIntroduction to Deep Learning with PyTorch1
Fundamentos de la IA explicable
Empieza tu viaje explorando los conceptos fundamentales de la IA explicable. Aprende a extraer reglas de decisión de árboles de decisión. Deduce y visualiza la importancia de las características usando modelos lineales y basados en árboles para obtener información sobre cómo hacen previsiones estos modelos, lo que permite una toma de decisiones más transparente.
2
Explicabilidad independiente del modelo
Desbloquea el poder de las técnicas independientes del modelo para percibir la influencia de las características en diferentes modelos. Emplea la importancia de la permutación y valores SHAP para analizar cómo influyen las características en el comportamiento del modelo. Explora herramientas de visualización SHAP para hacer más comprensibles los conceptos de la explicabilidad.
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Explicabilidad local
Sumérgete en la explicabilidad local y explica previsiones individuales. Aprende a aprovechar SHAP para la explicabilidad local. Domina LIME para revelar los factores específicos que influyen en los resultados individuales mediante datos de texto, tabla o imagen.
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Temas avanzados de IA explicable
Explora temas avanzados de la IA explicable evaluando los comportamientos de los modelos y la eficacia de los métodos de explicabilidad. Adquiere competencia en la evaluación de la consistencia y la fidelidad de las explicaciones, profundiza en el análisis de modelos no supervisado y aprende a aclarar los procesos de razonamiento de modelos de IA generativa como ChatGPT. Equípate con técnicas para medir y mejorar la explicabilidad en sistemas de IA complejos.
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