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Temario del curso
Introducción a Deep Learning Explicabilidad
- ¿Qué son los modelos de caja negra?
- La importancia de la transparencia en los sistemas de IA
- Visión general de los desafíos de explicabilidad en redes neuronales
Técnicas avanzadas de XAI para Deep Learning
- Métodos agnósticos de modelo para el aprendizaje profundo: LIME, SHAP
- Propagación de relevancia por capas (LRP)
- Mapas de prominencia y métodos basados en gradientes
Explicación de las decisiones de las redes neuronales
- Visualización de capas ocultas en redes neuronales
- Comprensión de los mecanismos de atención en modelos de aprendizaje profundo
- Generación de explicaciones legibles por humanos a partir de redes neuronales
Herramientas para explicar Deep Learning modelos
- Introducción a las bibliotecas XAI de código abierto
- Uso de Captum e InterpretML para el aprendizaje profundo
- Integración de técnicas de explicabilidad en TensorFlow y PyTorch
Interpretabilidad vs. rendimiento
- Compensaciones entre precisión e interpretabilidad
- Diseño de modelos de aprendizaje profundo interpretables pero de alto rendimiento
- Manejo del sesgo y la equidad en el aprendizaje profundo
Aplicaciones en el mundo real de Deep Learning explicabilidad
- Explicabilidad en modelos de IA sanitaria
- Requisitos normativos para la transparencia en la IA
- Implementación de modelos de aprendizaje profundo interpretables en producción
Consideraciones éticas en explicable Deep Learning
- Implicaciones éticas de la transparencia de la IA
- Equilibrar las prácticas éticas de IA con la innovación
- Preocupaciones de privacidad en la explicabilidad del aprendizaje profundo
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión avanzada del aprendizaje profundo
- Familiaridad con Python y los marcos de aprendizaje profundo
- Experiencia trabajando con redes neuronales
Audiencia
- Ingenieros de aprendizaje profundo
- Especialistas en IA
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.
Price per private group, online live training, starting from 4800 € + VAT*
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Testimonios (5)
Hunter es fabuloso, muy atractivo, extremadamente conocedor y amable. Muy bien hecho.
Rick Johnson - Laramie County Community College
Curso - Artificial Intelligence (AI) Overview
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Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
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I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
Curso - Neural Network in R
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Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
Curso - Introduction to the use of neural networks
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It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
Jonathan Blease
Curso - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
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