Aprendizaje automático explicable e IA transparente

A medida que la inteligencia artificial se utiliza cada vez más para tomar decisiones críticas, la capacidad de explicar cómo un modelo llega a su conclusión ya no es opcional.Este curso proporciona un camino claro para comprender el funcionamiento interno de algoritmos complejos, yendo más allá de la caja negra para construir sistemas que sean transparentes y responsables. Aprenderá a cerrar la brecha entre el modelado de alto rendimiento y las explicaciones legibles por humanos. Al final de este curso, usted será capaz de justificar las predicciones del modelo a las partes interesadas e identificar sesgos ocultos que podrían comprometer sus resultados. Lo que aprenderás: - Comprender los principios fundamentales de la interpretabilidad de modelos y el problema de la caja negra - Aplicar técnicas de explicación global y local como SHAP y LIME a datos tabulares - Evaluar la equidad del modelo y detectar sesgos algorítmicos utilizando herramientas de diagnóstico modernas - Practicar la interpretación de redes neuronales complejas y salidas de modelos de lenguaje grandes - Diseñar flujos de trabajo transparentes que se alineen con los principios de IA responsables - Comunicar las decisiones del modelo técnico de manera efectiva a audiencias no técnicas El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos éticos de la IA transparente antes de avanzar a través de métodos prácticos para explicar varias arquitecturas de modelos.Leerá explicaciones detalladas y analizará ejemplos basados en código para ver estos conceptos en acción. Este curso está diseñado para principiantes en ciencia de datos y desarrolladores que desean construir una IA más confiable.No se requiere experiencia previa con herramientas de explicabilidad. Comience a construir sistemas de IA que la gente pueda entender y en los que pueda confiar.