Cursos de Explainable AI (XAI) en Pierre

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de IA Explicable para garantizar equidad, transparencia y sistemas AI éticos.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel del XAI en los sistemas AI éticos.
• Implementar técnicas de XAI para detectar y mitigar sesgos en modelos AI.
• Garantizar la transparencia en los procesos de toma de decisiones de los modelos AI.
• Alinear el desarrollo de AI con 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 vivo, dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su comprensión de las técnicas XAI para modelos AI complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar técnicas XAI de vanguardia en modelos AI.
• Interpretar modelos de aprendizaje profundo y sus decisiones.
• Aplicar métodos avanzados de explicabilidad agnósticos al modelo y específicos del modelo.
• Abordar desafíos relacionados con la transparencia AI en sistemas complejos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio y avanzado que desean implementar sistemas AI transparentes en aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia de la transparencia en modelos AI.
• Implementar técnicas avanzadas de IA Explicativa (XAI) para interpretar modelos complejos.
• Mejorar la transparencia del modelo utilizando SHAP, LIME y otras herramientas.
• Abordar preocupaciones éticas y equidad en los modelos AI.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Pierre (en línea o presencial) está destinada a profesionales principiantes que desean aprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial Explicativa y su papel en el desarrollo de sistemas AI responsables.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial Explicativa (XAI).
• Explorar la importancia de la transparencia e interpretabilidad en modelos AI.
• Aprender técnicas básicas para hacer que los modelos AI sean explicables.
• Aplicar técnicas XAI a modelos de aprendizaje automático sencillos.