Interpretabilidad de modelos de IA explicable y aprendizaje automático

A medida que los sistemas de inteligencia artificial se vuelven más complejos, comprender su proceso de toma de decisiones es fundamental para la seguridad, el cumplimiento y la confianza.Este curso lo guía a través de los principios fundamentales y las técnicas prácticas de Explainable AI (XAI), ayudándole a convertir algoritmos opacos en sistemas transparentes a través... [-] Qué aprenderá: Aprenda la terminología básica y los fundamentos matemáticos de la transparencia del modelo.Comprender las técnicas de atribución de características globales y locales, como SHAP y LIME.Analice modelos visuales y secuenciales, incluidos CNN, Transformers y LLM.Evaluar sistemas de IA para sesgo, equidad, seguridad y confiabilidad operativa. El material comienza con definiciones esenciales y mecánica de modelos lineales antes de avanzar a los diagnósticos modernos de redes neuronales y conceptos de sondeo de LLM. Diseñada para principiantes en ciencia de datos, analistas y desarrolladores de software, esta guía basada en texto no requiere conocimientos previos en explicabilidad.Comience a leer hoy para crear soluciones de IA confiables y comprensibles.