Fundamentos de confianza de IA: seguridad, explicabilidad y gestión de riesgos

Este curso proporciona una introducción completa a los principios, marcos de gestión de riesgos y prácticas técnicas necesarias para crear sistemas de IA seguros y explicables, y cómo estos pueden ayudar a mejorar la seguridad y la confiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial. Al explorar conceptos del mundo real, aprenderá a identificar vulnerabilidades de modelos, hacer cumplir la transparencia algorítmica y mantener la seguridad funcional a lo largo del ciclo de vida de la IA. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología básica relacionada con la IA confiable, la gestión de riesgos y los marcos éticos - Examinar las técnicas de explicabilidad para hacer interpretables las predicciones de modelos complejos - Evaluar la robustez de la IA y la seguridad funcional frente a fallas operativas y riesgos adversarios - Identificar sesgos algorítmicos y aplicar estrategias de evaluación sistemática - Implementar barreras y técnicas de monitoreo para sistemas modernos de aprendizaje automático El curso comienza con definiciones fundamentales y conceptos de gobernanza antes de pasar a enfoques prácticos para evaluar y proteger las aplicaciones de IA. Este curso está diseñado para principiantes, gerentes de producto y desarrolladores que buscan una comprensión fundamental de la IA responsable.No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático o programación. Comience su viaje hoy para comprender cómo diseñar y mantener sistemas de inteligencia artificial confiables.