El sesgo en los sistemas de IA puede adoptar muchas formas diferentes. Por ejemplo, cuando un sistema de IA aprende patrones a partir de datos, puede adoptar involuntariamente prejuicios sociales existentes contra determinados grupos. En BSI hemos desarrollado un curso exhaustivo que profundiza en los temas críticos del sesgo y la imparcialidad en los sistemas de IA, basado en la norma ISO/IEC 24027:2021. El curso explora la importancia del desarrollo ético y justo en las tecnologías de IA.
eLearning: formación aún más flexible
Los cursos eLearning de BSI son líderes en el mercado y están disponibles 24 horas al día, 7 días a la semana. Desarrollados por los mejores expertos en la materia, contienen el mismo contenido de alta calidad que encontrará en nuestra formación con tutor, pero con la ventaja añadida de poder aprender a su propio ritmo y en cualquier momento.
Beneficios
Este curso le ayudará:
- Crear un conjunto de herramientas y métodos que ayuden a detectar los problemas de parcialidad e imparcialidad,
- Identificar las fuentes potenciales de sesgo no deseado y los términos para especificar la naturaleza del sesgo potencial,
- Evaluar la parcialidad y la equidad mediante métricas,
- Abordar los sesgos no deseados mediante estrategias de tratamiento.
¿A quién va dirigido?
- Científicos de datos
- Analistas de datos
- Ingenieros de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Arquitectos de IA
Objetivos
Al finalizar este curso, serás capaz de:
- Reconocer y detectar sesgos no deseados en un sistema de IA
- Aplicar técnicas y métodos de medición para evaluar la parcialidad y la imparcialidad,
- Mitigar las vulnerabilidades relacionadas con los prejuicios
- Controlar y tratar los sesgos no deseados a lo largo del ciclo de vida de un sistema de IA (Diseño, y Desarrollo, Verificación y Validación, Despliegue
¿Qué incluye?
Al finalizar, se le otorgará un certificado de curso de formación de BSI reconocido internacionalmente.
