Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
La inteligencia artificial (IA) y los datos están en todas partes. Su creciente presencia en nuestra vida cotidiana hace que sea aún más importante garantizar una gestión responsable de los datos en todos nuestros proyectos de IA, ya sea en el ámbito laboral o en nuestros proyectos personales. Este curso conceptual explorará la teoría fundamental que subyace a la gestión responsable de datos de IA, como la seguridad y la transparencia, antes de abordar cuestiones como las licencias, la adquisición y la validación.
Más información sobre el cumplimiento normativo y las licencias
Con una comprensión de la teoría fundamental, utilizarás estos conocimientos para evaluar tus requisitos de cumplimiento y licencia (buscando asesoramiento legal cuando sea necesario). Aprenderás algunas de las normativas sobre datos más importantes, como la HIPAA y el RGPD, algunos de los tipos de licencia más comunes y cómo utilizar un plan de gestión de datos para garantizar que tu proyecto de IA siempre cumpla con la normativa.Utiliza los datos de forma responsable
Las prácticas responsables en materia de datos también incluyen cómo y dónde obtienes tus datos. Comprenderás si una fuente es ética o no, las limitaciones que puede tener y cómo integrar datos de diferentes fuentes.Audita tus datos
Por último, aprenderás sobre la auditoría de datos y cómo aplicar estrategias de validación y mitigación de datos para garantizar que tus datos no contengan sesgos. Con todas estas habilidades, podrás evaluar de forma crítica y gestionar de manera responsable los datos de cualquier proyecto de IA. Además, podrás utilizar estas habilidades en cualquier proyecto futuro relacionado con los datos, lo que te hará sentir adaptable y preparado para cualquier cosa que se te presente.Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Introducción a la gestión responsable de datos en AI
Aprende la teoría fundamental detrás de la gestión responsable de datos en AI. Revisarás dimensiones clave como seguridad, transparencia, equidad y más, antes de conceptualizar las métricas y los retos asociados a estas dimensiones y comprender cómo equilibrar la AI responsable con otros requisitos empresariales y técnicos.
- Dimensiones de datos responsables50 XP
- Desarrollar IA de forma responsable50 XP
- Dimensiones de los datos responsables100 XP
- Métricas de IA responsable50 XP
- Planificar un proyecto de IA responsable50 XP
- Uso responsable de datos100 XP
- Equidad en proyectos de IA100 XP
- Retos de una IA responsable50 XP
- Compensaciones en IA responsable100 XP
- Deberes profesionales y conducta ética50 XP
2
Cumplimiento normativo y licencias
La regulación de datos es esencial para la legalidad de cualquier proyecto de AI. Conoce las principales normativas, las licencias de terceros y las estrategias de cumplimiento para el consentimiento informado y los acuerdos de intercambio de datos (con asesoría legal). Por último, aprenderás a desarrollar estrategias sólidas de gobierno del dato y planes de gestión para asegurar que tu proyecto siga cumpliendo la normativa durante todo su ciclo de vida.
3
Adquisición de datos
Aprende a seleccionar e integrar fuentes de datos de forma responsable entendiendo la importancia del origen, la naturaleza y la temporalidad de los datos, haciendo hincapié en el cumplimiento legal, la diversidad y la equidad. Al explorar los tipos de sesgo y sus orígenes, analizarás la equidad y la representación de los datos para crear un conjunto de datos completo para el modelado.
4
Validación de datos y estrategias de mitigación de sesgos
Comprende las auditorías de datos, la validación de datos y la mitigación de sesgos. El preprocesamiento de datos y la detección de sesgos en el modelado puede que no suenen divertidos, pero vamos a simplificarlos con enfoques comunes y técnicas fiables.
R
Gestión responsable de datos en AI
Curso
completado
