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Temario del curso
Introducción a las Técnicas Avanzadas de XAI
- Revisión de métodos básicos de XAI.
- Desafíos en la interpretación de modelos complejos de IA.
- Tendencias en investigación y desarrollo de XAI.
Técnicas de Explicabilidad Agnósticas al Modelo
- SHAP (SHapley Additive exPlanations).
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations).
- Explicaciones tipo Ancla (Anchor explanations).
Técnicas de Explicabilidad Específicas al Modelo
- Propagación de relevancia por capas (LRP).
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures).
- Métodos basados en gradientes (Grad-CAM, Integrated Gradients).
Explicación de Modelos de Aprendizaje Profundo
- Interpretación de redes neuronales convolucionales (CNN).
- Explicación de redes neuronales recurrentes (RNN).
- Análisis de modelos basados en transformadores (BERT, GPT).
Manejo de los Desafíos de la Interpretabilidad
- Superación de las limitaciones de los modelos de caja negra.
- Equilibrio entre precisión y interpretabilidad.
- Manejo del sesgo y la equidad en las explicaciones.
Aplicaciones de XAI en Sistemas del Mundo Real
- Uso de XAI en salud, finanzas y sistemas legales.
- Requisitos de regulación y cumplimiento normativo de la IA.
- Construcción de confianza y responsabilidad a través de XAI.
Tendencias Futuras en IA Explicable
- Técnicas y herramientas emergentes en XAI.
- Modelos de explicabilidad de próxima generación.
- Oportunidades y desafíos en la transparencia de la IA.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de la IA y el aprendizaje automático.
- Experiencia con redes neuronales y aprendizaje profundo.
- Familiaridad con técnicas básicas de XAI.
Audiencia
- Investigadores experimentados en IA.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
21 Horas
