Ética en la era de la IA
Resultados del aprendizaje: Este curso de nivel introductorio combina conocimientos teóricos con perspectivas prácticas para escenarios empresariales del mundo
Lo que serás capaz de hacer
Resultados del aprendizaje: Este curso de nivel introductorio combina conocimientos teóricos con perspectivas prácticas para escenarios empresariales del mundo real, por lo que es ideal para alumnos que buscan integrar la IA en la estrategia de ética social. Al final de este curso, usted será capaz de: - Comprender los fundamentos de la IA - Explorar las dimensiones éticas - Comprender los entornos regulatorios - Abordar la privacidad y la imparcialidad: - Perspectivas prácticas Este curso cubre un conocimiento intermedio de la tecnología de IA y su aplicación actual en el ámbito empresarial. También cubre temas fundamentales de ética y marcos reguladores relevantes para cuestiones de IA. El curso también proporciona estudios de casos del mundo real y proyecciones futuras. Este curso integra la tecnología de IA con las aplicaciones empresariales y la ética social, proporcionando una experiencia de aprendizaje única y completa. Los participantes adquirirán conocimientos prácticos para aplicar soluciones de IA de forma responsable y conforme a la normativa. El curso conecta conceptos teóricos con escenarios empresariales y éticos reales a través de estudios de casos y ejemplos del mundo real. Los debates sobre las tendencias futuras de la IA y los dilemas éticos preparan aún más a los alumnos para liderar en sus campos. Este curso de nivel intermedio está diseñado para estudiantes y profesionales de diversos campos, incluidos directores de empresas, especialistas en TI, responsables políticos y aquellos que aspiran a integrar la IA en sus carreras profesionales. Para tener éxito en este curso, es necesario tener una formación en operaciones empresariales fundamentales y conocimientos básicos de IA (aplicaciones comunes de la IA en los negocios y algoritmos básicos).
- Comprender los fundamentos y las aplicaciones de la IA ; Navegar por los panoramas ético y normativo ; Aplicar la ética de la IA en escenarios prácticos
Temario
UNIDAD 1 - Primeros pasos: Algoritmos · 11 leccionesModelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 1 - Primeros pasos: Algoritmos
Modelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 1 - Primeros pasos: Algoritmos
- Specializations Introducción
- Introducción al curso
- Clasificación: funciones y datos
- Ejemplo de algoritmos sencillos, y cómo ordenar
- ¿Qué es un algoritmo?
- Usted, como conjunto de datos
- Ética e IA: lo que hay que saber
- Aprendizaje automático y vida cotidiana
- Revista semanal
- Examen: Introducción a los algoritmos
- Convencer al Consejo de que sea ético
UNIDAD 2 - IA y resultados del modelo · 8 leccionesModelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 2 - IA y resultados del modelo
Modelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 2 - IA y resultados del modelo
- Programación del programa
- Ejemplo de modelo predictivo
- Modelos predictivos en teoría
- Fuera del laboratorio: modelos en producción
- Comprender la ética en la IA: cómo afectan los algoritmos a las personas reales
- Modelos predictivos en la realidad
- Repaso semanal: IA y resultados de los modelos
- Examen: IA y modelo de resultados
UNIDAD 3 - Reglas para la IA: entrenamiento y limitaciones · 10 leccionesModelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 3 - Reglas para la IA: entrenamiento y limitaciones
Modelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 3 - Reglas para la IA: entrenamiento y limitaciones
- Estructura de los modelos : Comprender la precisión de los modelos y sus escollos
- Estructura de los modelos : Creación de mejores modelos predictivos mediante el diseño y el conocimiento del dominio
- Más allá de la exactitud: precisión y recuperación
- Optimización de modelos para mayor precisión
- Espejos: modelos de entrenamiento con datos reales
- El reconocimiento de imágenes como espejo
- Datos de formación: un reflejo de la sociedad
- Análisis semanal: Reglas para la IA
- Examen: Reglas para la IA
- IA y sociedad
UNIDAD 4 - IA ética: causa y efecto · 10 leccionesModelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 4 - IA ética: causa y efecto
Modelos y limitaciones de los algoritmos de inteligencia artificial - UNIDAD 4 - IA ética: causa y efecto
- Máquinas de aprendizaje: una mirada al futuro
- Carta de la IA Abierta
- Trayectoria de la IA
- IA - Equilibrio entre moral y beneficio
- Impacto y control: preparación para la AGI
- Comprender la ética en la Inteligencia artificial: Guía para principiantes
- Hacia la AGI
- Análisis semanal: IA ética
- Moral y Big data
- Examen IA ética
UNIDAD 5 - Equidad y protecciones en el aprendizaje automático · 10 leccionesInteligencia artificial: imparcialidad y parcialidad de los datos - UNIDAD 5 - Equidad y protecciones en el aprendizaje automático
Inteligencia artificial: imparcialidad y parcialidad de los datos - UNIDAD 5 - Equidad y protecciones en el aprendizaje automático
- Vídeo de introducción al curso
- Paridad de modelo: un acto de equilibrio
- Proteger a los grupos, proteger a los individuos
- El enigma de la igualdad
- Comprobación de conocimientos
- Modelado imperfecto
- Artículo COMPAS
- Comprobación de conocimientos
- Revista semanal
- Cuestionario semanal
UNIDAD 6 - Construir modelos justos: teoría y práctica · 10 leccionesInteligencia artificial: imparcialidad y parcialidad de los datos - UNIDAD 6 - Construir modelos justos: teoría y práctica
Inteligencia artificial: imparcialidad y parcialidad de los datos - UNIDAD 6 - Construir modelos justos: teoría y práctica
- Algoritmos dentro de algoritmos: Llegando a lo justo
- Pruebas en teoría: decisiones de préstamo justas
- Comprobación de conocimientos
- Desplegar la equidad: combatir los prejuicios en la práctica
- La injusticia visualizada
- Modelos Adversariales: Word2Vec
- Documento de investigación: Debiasing Word Embeddings
- Desplegar la equidad
- Análisis semanal: Construir modelos justos
- Examen Construir modelos justos
UNIDAD 7 - Factores humanos: minimizar el sesgo en los datos · 10 leccionesInteligencia artificial: imparcialidad y parcialidad de los datos - UNIDAD 7 - Factores humanos: minimizar el sesgo en los datos
Inteligencia artificial: imparcialidad y parcialidad de los datos - UNIDAD 7 - Factores humanos: minimizar el sesgo en los datos
- Salir de la cabeza: conciencia de los prejuicios
- Comprender los sesgos cognitivos: Cómo los atajos mentales moldean nuestro pensamiento
- Construir un conjunto de entrenamiento exploratorio
- Prejuicios humanos
- Modelización imperfecta: encontrar un equilibrio
- Factores humanos: Teoría de juegos
- Teoría de juegos y modelos predictivos en las aplicaciones de citas: conclusiones de "Monster Match"
- Modelos bajo la influencia
- Revista semanal
- Cuestionario semanal
UNIDAD 8 - Privacidad y comodidad frente a los grandes datos · 10 leccionesInteligencia artificial Privacidad y comodidad - UNIDAD 8 - Privacidad y comodidad frente a los grandes datos
Inteligencia artificial Privacidad y comodidad - UNIDAD 8 - Privacidad y comodidad frente a los grandes datos
- Introducción al curso
- ¿Hasta qué punto están seguros sus datos?
- Premio Netflix: Rompiendo conjuntos de datos anónimos
- Conjuntos de datos anónimos
- Algoritmos frente a privacidad
- Clearview IA y el lado oscuro de los Datos públicos: Cuando las fotos se convierten en vigilancia
- Ataques adversarios a la privacidad
- Privacidad y modelos adversarios
- Repaso semanal: Privacidad y comodidad frente al big data
- Examen: Privacidad y comodidad frente a big data
UNIDAD 9 - Protección de la intimidad: Teorías y métodos · 9 leccionesInteligencia artificial Privacidad y comodidad - UNIDAD 9 - Protección de la intimidad: Teorías y métodos
Inteligencia artificial Privacidad y comodidad - UNIDAD 9 - Protección de la intimidad: Teorías y métodos
- ¿Hasta qué punto es seguro su modelo?
- Seguridad de la IA y el ML: navegación por los riesgos emergentes
- Protección de datos
- Ruido frente a señal: protección de la intimidad
- Aplicación de la privacidad diferencial
- Privacidad diferencial en Apple
- Comprobación de conocimientos
- Revista semanal
- Cuestionario semanal
UNIDAD 10 - Construir modelos transparentes · 9 leccionesInteligencia artificial Privacidad y comodidad - UNIDAD 10 - Construir modelos transparentes
Inteligencia artificial Privacidad y comodidad - UNIDAD 10 - Construir modelos transparentes
- Métodos de privacidad en la práctica
- Modelos de caja de cristal frente a caja negra
- Privacidad, explicabilidad, equidad
- Mercados y teoría de juegos: capacitar a los usuarios
- Deconstruir la complejidad algorítmica
- ¿Por qué debería confiar en usted?
- Comprobación de conocimientos
- Revista semanal
- Cuestionario semanal
UNIDAD 11 - Introducción · 1 leccionesLa ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 11 - Introducción
La ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 11 - Introducción
- Ética en acción: Introducción
UNIDAD 12 - Proyecto 1 - OpenAI: Análisis GPT-3 · 2 leccionesLa ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 12 - Proyecto 1 - OpenAI: Análisis GPT-3
La ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 12 - Proyecto 1 - OpenAI: Análisis GPT-3
- Proyecto 1 - Análisis de modelos de IA generativa
- Análisis
UNIDAD 13 - Proyecto 2 - Análisis de selección de Alleghany · 2 leccionesLa ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 13 - Proyecto 2 - Análisis de selección de Alleghany
La ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 13 - Proyecto 2 - Análisis de selección de Alleghany
- Resumen del proyecto
- Análisis
UNIDAD 14 - Proyecto 3 - Diseño de algoritmos de teoría de juegos · 2 leccionesLa ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 14 - Proyecto 3 - Diseño de algoritmos de teoría de juegos
La ética de la inteligencia artificial en acción - UNIDAD 14 - Proyecto 3 - Diseño de algoritmos de teoría de juegos
- Resumen del proyecto
- Análisis
Tu certificado lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
14 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
33 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por LearnQuest.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 14 unidades · 104 lecciones · 144 h
- 12 meses de acceso
- 33 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por LearnQuest; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
