Curso práctico de revisión de IA responsable que abarca ética, definiciones de equidad, pruebas de sesgo, explicabilidad, privacidad, derechos de autor y verificación de medios sintéticos.
Aprenda a convertir las preocupaciones sobre IA responsable en preguntas concretas de revisión y registros de decisiones. La secuencia pasa por el encuadre ético y las definiciones contrapuestas de equidad, el diseño de pruebas de sesgo, los límites de las explicaciones, el modelado de amenazas de privacidad, las cuestiones de derechos de autor y procedencia, y la verificación de deepfakes. No ofrece asesoramiento jurídico ni una puntuación universal de equidad: pone el foco en las evidencias, las personas afectadas, la incertidumbre, la supervisión humana y la escalada.
Delimite riesgos éticos, personas afectadas, funciones de supervisión y criterios de pausa para un caso de uso de IA. Elija y documente comprobaciones de equidad, sesgo y explicabilidad, junto con sus limitaciones. Convierta los riesgos de privacidad, procedencia y medios sintéticos en controles aplicables. Elabore un memorando de revisión fechado y un manual de verificación o escalada.
Es útil conocer básicamente las entradas y salidas de los sistemas de IA. No se requiere programación; debe estar preparado para razonar sobre datos, grupos afectados, evidencias y revisión institucional.
Personas con conocimientos básicos que quieren desarrollar habilidades prácticas e independientes
Quienes aprenden mejor con ejemplos, lecciones guiadas y práctica
Profesionales, creadores y desarrolladores independientes que buscan un flujo de trabajo repetible
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7 lecciones · Intermedio · Curso completo.
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