Curso para crear tu propia Inteligencia Artificial

El curso para crear tu propia Inteligencia Artificial ofrece una formación avanzada en técnicas de modelado interpretable, ética y transparencia en sistemas de aprendizaje automático.

Aprenderás a implementar modelos explicables, a evaluar sus limitaciones y a diseñar soluciones confiables mediante frameworks como LIME, SHAP, saliency maps y modelos globales y locales de interpretabilidad.

La especialización es impartida por la Duke University te contamos cómo lo puedes realizar sin ningún coste al final de la ficha de este curso.

¿A quién va dirigido el curso para crear tu propia Inteligencia Artificial?

Este curso está dirigido a profesionales como científicos de datos, ingenieros de machine learning, gerentes de producto, reguladores o desarrolladores que desean construir sistemas AI transparentes, responsables y robustos. También es apropiado para consultores en ética tecnológica y diseñadores de soluciones AI en sectores de alto riesgo.

Se recomienda poseer conocimientos intermedios en aprendizaje automático, redes neuronales y programación en Python (ver todos los cursos gratuitos sobre programación). No es adecuado para principiantes absolutos, aunque los conceptos técnicos se explican con claridad para facilitar el aprendizaje a quienes cuentan con una base previa.

¿Qué se estudiará en el curso para crear tu propia Inteligencia Artificial?

El programa se compone de tres cursos impartidos por la Duke University con un total de unas 38 horas.

• Curso 1: Developing Explainable AI (≈ 8 h)
  • Conceptos fundamentales de XAI: interpretabilidad, explicabilidad, transparencia.
    
  • Sesgos algorítmicos, ética y responsabilidad en IA.
    
  • Evaluación de robustez, privacidad e implicaciones legales.
    Incluye vídeos, lecturas, un quiz y reflexiones en foro.
    

• Curso 2: Interpretable Machine Learning (≈ 13 h)
  • Implementación de modelos explicables como árboles de decisión, redes neuronales interpretables, regresiones y RuleFit.
    
  • Técnicas de interpretabilidad mecánica, hipótesis experimentales y software práctico.
    Incluye ejercicios en Python, quizzes y programación en Jupyter.
    

• Curso 3: Explainable Machine Learning (≈ 10 h)
  • Técnicas avanzadas locales y globales: LIME, SHAP, ICE, PDP, ALE.
    
  • Explicabilidad para modelos de deep learning, modelos generativos, visión artificial y LLMs.
    
  • Visualización con mapas de saliencia y vectores de activación, y técnicas para explicar IA generativa.
    Incluye laboratorios interactivos, quizzes, tareas programadas en Python y revisión por pares.
    

Además, la especialización incluye proyectos prácticos como visualización de embeddings, análisis de riesgos, estudios de caso en salud y automoción, y aplicación real de explainability en decisiones.

Acceso al curso para crear tu propia Inteligencia Artificial

Accede al curso para crear tu propia Inteligencia Artificial impartido por la Duke University puede cursarse de manera gratuita en modalidad oyente, lo que permite acceder a todos los contenidos sin coste, para ello puedes: darle a Previsualizar el Curso y continuar, o bien seguir con la prueba gratuita de 7 días (el curso sólo tiene 38 horas, lo que te dará tiempo suficiente), por último, puedes solicitar la beca.

El certificado oficial, emitido por la Duke University tiene un coste final opcional de 41€.

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