Cursos de Explainable AI (XAI) en Pierre

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de IA explicables para garantizar la equidad, la transparencia y los sistemas de IA éticos.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la XAI en los sistemas éticos de IA.
• Implemente técnicas XAI para detectar y mitigar el sesgo en los modelos de IA.
• Garantizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de los modelos de IA.
• Alinear el desarrollo de la IA con los estándares éticos y regulatorios.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen explorar técnicas XAI de última generación para modelos de aprendizaje profundo, con un enfoque en la construcción de sistemas de IA interpretables.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los desafíos de la explicabilidad en el aprendizaje profundo.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para redes neuronales.
• Interprete las decisiones tomadas por los modelos de aprendizaje profundo.
• Evalúe las compensaciones entre el rendimiento y la transparencia.

Esta formación en directo dirigida por un instructor en Pierre (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen mejorar su comprensión de las técnicas XAI para modelos complejos de IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Implementar técnicas XAI de última generación en modelos de IA.
• Interpretar los modelos de aprendizaje profundo y sus decisiones.
• Aplique métodos avanzados de explicabilidad independientes del modelo y específicos del modelo.
• Aborde los desafíos relacionados con la transparencia de la IA en sistemas complejos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar sistemas de IA transparentes en aplicaciones del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la importancia de la transparencia en los modelos de IA.
• Implementar técnicas avanzadas de XAI para interpretar modelos complejos.
• Mejore la transparencia del modelo con SHAP, LIME y otras herramientas.
• Abordar las preocupaciones éticas y la equidad en los modelos de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean aprender los conceptos básicos de la IA explicable y su papel en el desarrollo de sistemas de IA responsables.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la IA explicable.
• Explore la importancia de la transparencia y la interpretabilidad en los modelos de IA.
• Aprende técnicas básicas para hacer que los modelos de IA sean explicables.
• Aplique técnicas XAI a modelos sencillos de aprendizaje automático.