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Temario del curso
Introducción a técnicas avanzadas de IA Explicable
- Revisión general de métodos XAI básicos.
- Problemas inherentes a la interpretación de modelos complejos.
- Tendencias recientes en investigaciones y desarrollos asociados al sector.
Métodos para explicar modelos independientemente de su estructura
- SHAP (Explicaciones Aditivas de Shapley).
- LIME (Explicaciones Locales e Independientes del Modelo).
- Técnicas basadas en el concepto de “Ancla” para explicación.
Métodos orientados a modelos concretos
- Propagación jerárquica de relevancia entre capas (LRP).
- DeepLIFT, instrumento para determinar la importancia de distintas variables en modelos de aprendizaje profundo.
- Procedimientos basados en gradientes, tales como Grad-CAM e Integración de Gradientes.
Descripción y análisis de modelos de aprendizaje profundo
- Interpretación de redes neuronales convolucionales (CNN).
- Explicación del comportamiento de las redes neuronales recurrentes (RNN).
- Estudio detallado de arquitecturas como BERT o GPT.
Superación de limitaciones asociadas a la interpretabilidad
- Cómo contrarrestar las desventajas inherentes a los modelos tipo “caja negra”.
- Equilibrio entre precisión del modelo y facilidad de interpretación.
- Minimización de parcialidades y mejora en la equidad de las explicaciones generadas.
Aplicaciones concretas de técnicas XAI
- Casos prácticos en áreas como salud, finanzas y derecho.
- Normativas regulatorias asociadas a sistemas basados en IA.
- Generación de confianza social mediante métodos explicativos precisos.
Perspectivas futuras del campo
- Innovaciones actuales e instrumentos emergentes en el ámbito XAI.
- Modelos de explicación del próximo nivel tecnológico.
- Oportunidades y obstáculos vinculados al desarrollo de mayor transparencia en sistemas de IA.
Resumen final e indicaciones futuras
Requerimientos
- Conocimientos sólidos sobre IA y aprendizaje automático.
- Experiencia práctica con redes neuronales y técnicas de aprendizaje profundo.
- Familiaridad previa con técnicas básicas de IA Explicable.
Público objetivo
- Investigadores experimentados en el campo de la IA.
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático.
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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