Contenido de HCAIM

Modelado (módulo A)

Enfoque técnico: Fundación de la IA

IA general

Conferencia: Introducción histórica a los modelos de explicación científica

Conferencia: Comprender los datos

Exploración de datos para el aprendizaje automático

Tutorial: Comprender los datos

Conferencia: Análisis de datos exploratorios

Tutorial: Análisis de datos exploratorios

Conferencia: Inferencia y predicción

Tutorial: Inferencia y predicción

Fundamentos del aprendizaje automático

Conferencia: Evaluación del modelo

Tutorial: Evaluación del modelo

Conferencia: Montaje y optimización de modelos

Práctica: Montaje y optimización de modelos

Teoría de la decisión

Conferencia: Teoría de la decisión

Tutorial: Teoría de la decisión

Conferencia: Redes de decisión

Tutorial: Redes de decisión

Enfoque práctico: Modelado de IA

Ciencia de datos

Conferencia: El proceso de análisis de datos

Práctica: Plataformas

Conferencia: Preparación y exploración de datos

Práctica: Preparación y exploración de datos

Aprendizaje automático supervisado

Conferencia: Regresión lineal

Práctica: Regresión lineal

Conferencia: Árboles de decisión

Práctica: Árboles de decisión

Conferencia: SVMS y Kernels

Práctica: SVMS y Kernels

Conferencia: Redes neuronales

Aprendizaje automático sin supervisión

Conferencia: Aprendizaje sin supervisión

Práctica: Aprendizaje sin supervisión

Aplicaciones de ML

Conferencia: Procesamiento del lenguaje natural

Práctica: Procesamiento del lenguaje natural

Enfoque ético: Fundamentos éticos

Ética general

Conferencia: Introducción a la IA centrada en el ser humano

Marcos éticos

Sesión interactiva: Marcos éticos

Conferencia: Utilitarismo

Sesión interactiva: Utilitarismo

Conferencia: Ética de la virtud

Sesión interactiva: Ética de la virtud

Conferencia: Ética del deber

Sesión interactiva: Ética del deber

Conferencia: Teoría de la justicia

Ética avanzada

Conferencia: Teorías del contrato social

Ética aplicada

Conferencia: Diseño sensible al valor

Sesión interactiva: Diseño sensible al valor

Conferencia: Privacidad

Conferencia: Ética de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Conferencia: Toma de decisiones y sesgos (cognitivos)

Despliegue (módulo B)

Enfoque técnico: aprendizaje profundo

Fundamentos del Aprendizaje Profundo

Tutorial: Fundamentos del aprendizaje profundo

Práctica: Fundamentos del aprendizaje profundo

Optimización del Aprendizaje Profundo

Conferencia: Regularización

Tutorial: Regularización

Conferencia: Procesamiento por lotes

Tutorial: Procesamiento por lotes

Aplicaciones del Aprendizaje Profundo

Conferencia: Construyendo gráficos computacionales, arquitecturas modernas

Conferencia: Redes neuronales convolucionales

Tutorial: Redes neuronales convolucionales

Práctica: Redes neuronales convolucionales

Conferencia: Redes neuronales recurrentes

Conferencia: Redes de transformadores

Tutorial: CNNs y Transformers para imágenes

Conferencia: Marcos de hardware y software para el aprendizaje profundo

Derivación e implementación de retropropagación

Conferencia: Derivación y aplicación de retropropagación

Tutorial: Derivación y aplicación de retropropagación

Pase de reenvío

Conferencia: Propagación hacia adelante

Tutorial: Propagación hacia adelante

Sintonización de hiperparámetros

Conferencia: Sintonización de hiperparámetros

Tutorial: Sintonización de hiperparámetros

Enfoque práctico: IA organizativa

MLOps

Conferencia: ML-Ops

Tutorial: ML-Ops

Conferencia: ML-Ops Ciclo de vida

Práctica: ML-Ops Ciclo de vida

Despliegue de la IA

Tutorial: Arquitectura de datos

Sesión interactiva: Arquitectura de datos

Práctica: Tecnologías basadas en Hadoop

Calidad de Desarrollo & Despliegue

Conferencia: CI/CD

Enfoque ético: IA fiable

IA general explicable

Conferencia: Introducción General Explicable AI

Práctica: Practica con los modelos XAI 1

Práctica: Practica con los modelos XAI 2

Privacidad

Conferencia: Introducción a la privacidad y el riesgo

Sesión interactiva: Perspectivas sobre la privacidad

Práctica: Marcos de auditoría de privacidad y protección de datos

Conferencia: Privacidad y aprendizaje automático

Práctica: Aplicación y evaluación de técnicas de preservación de la privacidad

Seguridad y robustez

Conferencia: Seguridad y robustez

Práctica: Aplicar marcos de auditoría

Práctica: Mejora de la seguridad y la solidez de ML

Riesgo

Conferencia: Riesgo & Mitigación de riesgos

Sesión interactiva: Riesgo & Mitigación de riesgos

Práctica: Riesgo & Mitigación de riesgos

Evaluación (módulo C)

Enfoque técnico: Futura IA

Introducción

Conferencia: Introducción al resurgimiento de la IA y el ML

Conferencia: Conferencia invitada sobre el futuro de la IA

Problemas y desafíos abiertos

Conferencia: Conferencia Invitada sobre Aprendizaje Automático Explicable (XAI)

Práctica: Aprendizaje automático explicable (XAI)

Conferencia: Confianza, Normatividad y Deriva Modelo

Sesióninteractiva: Confianza, Normatividad y Deriva Modelo

Sesióninteractiva: Privacidad Preservando el Aprendizaje Automático

Conferencia: Generalización e Inteligencia Artificial General (AGI)

Avances en modelos ML a través de una lente HC. Un estudio orientado a los resultados

Conferencia: Aprendizaje semi-supervisado y no supervisado

Conferencia: Modelos Generativos, Transformación del Aprendizaje Profundo y Modelos de Aprendizaje Híbrido

Conferencia: Teoría del Aprendizaje Federado (Perfilado y Personalización)

Conferencia: Aprendizaje federado: avances y retos abiertos

Práctica: Aprendizaje federado – Capacitar modelos profundos

Conferencia: Modelo de compresión – Computación perimetral

Práctica: Modelo de compresión – Computación perimetral

Emerging Evaluations for HCAI Models – Discussion-Based Study (Evaluaciones emergentes de modelos HCAI – Estudio basado en el debate)

Conferencia: Modelos de confianza y cuantificación de confianza

Discusión filosófica sobre la futura tecnología de IA

Sesióninteractiva: Viviendo con Robots

Enfoque práctico: IA socialmente responsable

Alcance de la IA socialmente responsable

Conferencia: Externalidades positivas y negativas

Responsabilidad social de las empresas (ISO 26000): cuando se utiliza el sistema HCAI

Conferencia: Prácticas operativas justas: contratación de IA y malas prácticas de supervisión de la IA

Sesióninteractiva: Toma de decisiones basada en la IA: contratación y promoción

Sesióninteractiva: Toma de decisiones basada en el monitoreo de IA

Sesióninteractiva: Intervención humana en decisiones de IA inconsistentes y / o buenas

Sesióninteractiva: Transferencia de control de ida y vuelta entre el ser humano y la IA

Sesión interactiva: Aspectos psicológicos cuando se trabaja con IA: estrés, ansiedad, depresión

Conferencia: Problemas de los consumidores: burbujas de filtro, almacenamiento de datos, supervisión de la IA, prácticas justas

Sesióninteractiva: Problemas de los consumidores: burbujas de filtro, almacenamiento de datos, supervisión de la IA, prácticas justas

Sesióninteractiva: – Desarrollo comunitario – Evaluación del impacto social antes de trabajar en un proyecto de IA

Aspectos sociojurídicos para la IA

Sesióninteractiva: ¿Quién es responsable? – Responsabilidad del producto, problemas de derechos de autor

IA para todos

Conferencia: Brechas económicas: brecha digital

Sesióninteractiva: Brechas económicas – Divisoria digital en categorías: Geográfica, técnica, financiera y política

interactivo-sesión-cómo-afecta-comportamiento humano-por ejemplo-movilidad-positivo-y-negativo

Sesióninteractiva: Impacto medioambiental – Huella de carbono

Sesióninteractiva: Impacto en la educación: toma de decisiones en materia de IA automática

Sesióninteractiva: Burbuja de filtro: política, corporativa y geográfica

Sesióninteractiva: Guerra impulsada por IA y paz internacional

Enfoque ético: Cumplimiento, Legalidad, Humanidad

Legislación/marcos de la UE e internacionales sobre datos, IA, derechos humanos e igualdad

Conferencia: Descripción general de los aspectos éticos, profesionales y legales de las aplicaciones HCAI

Sesióninteractiva: Aspectos éticos, profesionales y legales de las aplicaciones HCAI

Conferencia: Los datos y sus retos: RGPD de la UE, COPPA de los EE. UU., HIPPA

Conferencia: Los datos y sus desafíos - Regulaciones de datos, abastecimiento de datos y prospectiva HCAI

Sesióninteractiva: Los datos y sus desafíos. Cómo afecta GDPR a las soluciones de IA

Conferencia: Legislación de la UE en materia de derechos humanos

Sesióninteractiva: Legislación de la UE en materia de derechos humanos: un estudio de caso

Conferencia: Propuesta de Reglamento de la UE sobre las solicitudes de HCAI

Sesióninteractiva: Propuesta de Reglamento de la UE sobre la IA: un estudio de caso

Práctica: Efectivo de la propuesta de la UE de Reglamento sobre la IA

Conferencia: Fortalezas y limitaciones de las leyes existentes Una inmersión más profunda

Gestión, auditoría y evaluación de datos

Conferencia: Seguridad y cumplimiento de datos, linaje y gestión de datos

Conferencia: Gobernanza y administración, partes interesadas clave y gestión de datos personales

Práctica: Roles comunes y cruces entre la gestión de datos y los equipos de IA

Práctica: Investigar el linaje de datos, los desafíos y el impacto potencial de los equipos de IA

Graduación (módulo D)

Enfoque ético: Fundamentos éticos

Enfoque ético: Investigación en la práctica

Sesión interactiva: Ética en la investigación

Interactivo: Métodos cualitativos en la recopilación de datos

Conferencia: Realización de una revisión bibliográfica

Conferencia: Revisión crítica de fuentes

Conferencia: Diseño de la investigación

Conferencia: Redacción de propuestas de investigación

Tutorial: Cartera de investigación

Tutorial: Escribir un documento / trabajo de investigación científica

Tutorial: Gestión de proyectos

Práctica: Presentación de datos estadísticos