Descubre el poder de la IA explicable

Embárcate en un viaje al intrigante mundo de la IA explicable y descubre los misterios que se esconden tras la toma de decisiones de la IA. Ideal para científicos de datos y profesionales del ML, este curso te dota de las habilidades esenciales para interpretar y dilucidar los comportamientos de los modelos de IA utilizando Python, capacitándote para construir sistemas de IA más transparentes, fiables y responsables. Al dominar la IA explicable, mejorarás tu capacidad para depurar modelos, cumplir los requisitos normativos y generar confianza en las aplicaciones de la IA en diversos sectores.

Explora las técnicas de explicabilidad

Empieza por comprender los enfoques de explicabilidad específicos de cada modelo. Utiliza bibliotecas de Python como Scikit-learn para visualizar árboles de decisión y analizar el impacto de las características en modelos lineales. Después, pasa a las técnicas agnósticas del modelo que funcionan en varios modelos. Utiliza herramientas como SHAP y LIME para ofrecer una visión detallada del comportamiento general del modelo y de las predicciones individuales, perfeccionando tu capacidad para analizar y explicar los modelos de IA en aplicaciones del mundo real.

Profundiza en la explicabilidad

Aprende a evaluar la fiabilidad y coherencia de las explicaciones, comprende los matices de la explicación de modelos no supervisados y explora el potencial de la explicación de modelos generativos de IA mediante ejemplos prácticos. Al final del curso, tendrás los conocimientos y las herramientas para explicar con confianza las decisiones de los modelos de IA, garantizando la transparencia y la fiabilidad de tus aplicaciones de IA.

Explicabilidad global frente a explicabilidad local

IA explicable en Python

Ejercicio interactivo práctico