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Temario del curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Define IA y aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y sitúa los modelos de IA en el contexto socio-cultural más amplio. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
- Describir y explicar la pila tecnológica de IA.
- Describir y explicar la evolución de la ciencia de datos en el contexto de IA.
Módulo 2: Impactos de la IA en las personas y principios de IA responsable
- Describe los riesgos y daños principales que plantean los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA confiables, y los principios esenciales para una IA responsable y ética. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Describir y explicar los riesgos y daños principales que plantean los sistemas de IA.
- Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.
Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de IA
- Describe el ciclo de vida del desarrollo de IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos de IA. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre la orientación ética existente y emergente en IA.
- Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de IA.
- Describir y explicar los puntos de intersección clave del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos).
- Describir y explicar la reforma de la responsabilidad.
Módulo 4: Implementación de gobernanza y gestión de riesgos de IA responsable
- Explica cómo los principales interesados en la IA colaboran en un enfoque por capas para gestionar los riesgos de IA, reconociendo al mismo tiempo los beneficios sociales potenciales de los sistemas de IA. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Describir y explicar los requisitos del Reglamento de IA de la UE.
- Describir y explicar otras leyes emergentes a nivel global.
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos y estándares de gestión de riesgos.
Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA
- Describe la mapeación, planificación y alcance de los proyectos de IA, la prueba y validación de los sistemas de IA durante el desarrollo, y la gestión y monitoreo de los sistemas de IA después del despliegue. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de planificación del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de diseño del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de implementación del sistema de IA.
Módulo 6: Leyes actuales que se aplican a los sistemas de IA
- Revisa las leyes existentes que rigen el uso de IA, describe las intersecciones clave del RGPD y proporciona conciencia sobre la reforma de la responsabilidad. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Garantizar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de IA con otras estrategias de gestión de riesgos operacionales.
- Integrar los principios de gobernanza de IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
- Mapear, planificar y delimitar el proyecto de IA.
- Probar y validar el sistema de IA durante el desarrollo.
- Gestionar y monitorear los sistemas de IA después del despliegue.
Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes de IA
- Describe las leyes específicas de IA a nivel global y los principales marcos y estándares que ejemplifican cómo los sistemas de IA pueden ser gobernados de manera responsable. Al final de este módulo, serás capaz de;
- Adquirir conciencia de cuestiones legales.
- Adquirir conciencia de preocupaciones de los usuarios.
- Adquirir conciencia de cuestiones de auditoría y responsabilidad de IA.
Módulo 8: Cuestiones y preocupaciones continuas de IA
- Presenta las discusiones y ideas actuales sobre la gobernanza de IA, incluyendo conciencia de cuestiones legales, preocupaciones de los usuarios y cuestiones de auditoría y responsabilidad de IA.
Resumen y próximo paso
Requerimientos
No hay requisitos previos para este curso.
¿Quién debería capacitarse?
Debemos continuar construyendo y refinando los procesos de gobernanza a través de los cuales surgirá la IA confiable, e invertir en las personas que construirán IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, recursos humanos y gobernanza, junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas de negocios, propietarios de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros deben estar preparados para abordar los equilibrios ampliados en juego en la gobernanza de IA.
Incluyendo a cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza y gestión de riesgos de IA en sus operaciones, y a cualquiera que persiga la certificación IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).
28 Horas
