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Ética, sesgos y supervisión humana de la IA

Duración: 6 horas ONLINE  |  Ref (5054)

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ID Curso
CURSO ID
5054
Modalidad
MODALIDAD
ONLINE
Familia
FAMILIA
186
Horas
HORAS
6 horas
Inicio
INICIO
INMEDIATO
Duración
DURACIÓN
2 semanas

Características:

1.- Introducción a la ética en la IA
Fundamentos éticos en la tecnología
Historia y evolución de la ética en IA
Regulaciones y normas éticas actuales
Desafíos futuros en ética de IA
Casos famosos de dilemas éticos
Importancia de la ética en la innovación
Ética y responsabilidad corporativa

2.- Comprendiendo los sesgos en la IA
Tipos de sesgos en sistemas de IA
Causas de los sesgos
Impacto de los sesgos en la sociedad
Métodos de identificación de sesgos
Análisis crítico de casos de sesgo
Herramientas de auditoría de sesgos

3.- Supervisión humana en procesos automatizados
Importancia de la supervisión humana
Casos prácticos de supervisión efectiva
Herramientas para la supervisión
Desafíos de la supervisión humana
Diseño de sistemas supervisados
Evaluación de procesos supervisados

4.- Mitigación de sesgos en la IA
Estrategias para mitigar sesgos
Evaluación de riesgos éticos
Promoviendo la equidad en IA
Evaluación de impacto social de IA
Modelos inclusivos de IA
Desarrollo de algoritmos justos
Procesos de retroalimentación ética

5.- Transparencia en los sistemas de IA
Principios de transparencia en IA
Implementación de prácticas transparentes
Monitoreo de sistemas automatizados
Comunicaciones claras en IA
Regulaciones sobre transparencia

6.- Evaluación final
Resumen del curso y perspectivas futuras
Aplicaciones de la IA en la ética
Retos éticos globales
Estrategias éticas a nivel organizacional

7.- Desafíos adicionales en ética de la IA
Resiliencia ética frente a la IA
Colaboración interdisciplinaria para la ética
Modelos de estudio de caso en IA
Ética en el desarrollo de software
Creación de cultura ética en IA
Liderazgo ético en tecnología

  • Analizar los principios éticos fundamentales aplicados al desarrollo y uso de la inteligencia artificial

  • Identificar los tipos comunes de sesgos en sistemas de IA y sus implicaciones sociales

  • Evaluar el impacto de decisiones automatizadas en diferentes contextos socioculturales

  • Proponer estrategias efectivas para la supervisión humana en procesos automatizados

  • Diseñar intervenciones que minimicen el sesgo y promuevan la transparencia en la IA

Profesionales en inteligencia artificial, ética, supervisión de algoritmos, desarrolladores de IA, investigadores en tecnología y responsables de toma de decisiones en empresas tecnológicas.

Información adicional

Modalidad

ONLINE

Tipo formación

Curso online

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