Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
Este curso introduce el crucial campo de la XAI, centrándose en hacer comprensibles y accesibles los complejos algoritmos de IA. La necesidad de transparencia y confianza en estas tecnologías crece a medida que los sistemas de IA se integran cada vez más en diversos sectores. Este curso abarca los conceptos básicos de la XAI, como la transparencia, la interpretabilidad y la responsabilidad, y explora el equilibrio entre la complejidad del modelo y la explicabilidad.Aprende técnicas de XAI
Aprenderás sobre las explicaciones específicas y agnósticas del modelo, y obtendrás conocimientos prácticos y herramientas para aplicar eficazmente los principios de la XAI en tus proyectos. El objetivo del curso es dotarte de los conocimientos necesarios para que los sistemas de IA sean más transparentes, éticos y acordes con los valores de la sociedad, garantizando que las decisiones de la IA no sólo sean eficaces, sino también justificables y comprensibles.Implementar la XAI en el mundo real
Al final de este curso, tendrás una sólida comprensión de la XAI y de su importancia en el desarrollo de soluciones de IA, y estarás preparado para poner en práctica estos principios para mejorar la claridad y fiabilidad de los sistemas de IA en aplicaciones del mundo real.Requisitos previos
No hay requisitos previos para este curso
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción a la IA explicable
Nos adentramos en la IA explicable (XAI), destacando su papel para hacer que los sistemas de IA sean transparentes, interpretables y dignos de confianza. Exploramos las capacidades de la IA en predicción y generación de contenidos, subrayando la necesidad de procesos claros de toma de decisiones. Además, investigamos métodos para hacer que los complejos modelos de IA sean más comprensibles para una amplia gama de audiencias.
- Por qué es importante la IA explicable50 XP
- Transparencia o interpretabilidad50 XP
- Escenarios interpretables50 XP
- Objetivos de la XAI50 XP
- Los tecnicismos de la XAI50 XP
- Comprender los fundamentos de la XAI100 XP
- Exactitud e interpretabilidad50 XP
- Comunicar sobre XAI50 XP
- Segmentación de audiencia50 XP
- Equilibrio entre exactitud y sencillez50 XP
2
Técnicas de IA explicable
Exploramos las técnicas de IA explicable (XAI), categorizándolas en explicaciones específicas del modelo, independientes del modelo, locales y globales para aclarar la toma de decisiones en IA. Hablamos de la regresión y la clasificación para obtener conocimientos específicos del modelo y presentemos SHAP y LIME para interpretar los modelos de caja negra. Además, abordamos la complejidad de los modelos de lenguaje extensos (LLM), destacando la necesidad de transparencia en sus procesos de toma de decisiones.
3
Implementación y aplicación de XAI
Exploramos el impacto transformador de la XAI para hacer la inteligencia artificial más accesible y fácil de usar en diversos sectores. Al integrar la explicabilidad desde el principio, nos aseguramos de que los sistemas de IA sean transparentes, fomentando la confianza y facilitando una colaboración más profunda entre humanos y máquinas. Mediante estudios de caso reales, destacamos que la XAI desmitifica las decisiones complejas de la IA, permitiendo que usuarios con diversos conocimientos técnicos aprovechen la información de la IA para tomar decisiones más informadas.
R
Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)
Curso
completado
