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Conferencia: Conferencia de invitados sobre el aprendizaje automático explicable (XAI)

Información administrativa

Título Conferencia de invitados sobre el aprendizaje automático explicable
Duración 60
Módulo C
Tipo de lección Conferencia
Enfoque Técnico — Futuro AI
Tema Problemas y desafíos abiertos

Keywords

IA explicable, modelos interpretables, modelos de caja negra, post-hoc,

Objetivos de aprendizaje

Preparación prevista

Obligatorio para los estudiantes

Referencias y antecedentes para estudiantes

  • MIT 6.S191: Aprendizaje profundo robusto y confiable — Video de YouTube

Recomendado para profesores

Ninguno.

Material didáctico

Instrucciones para profesores

Esta conferencia debe explicar la importancia de la IA explicable y los beneficios que aporta a los sistemas de IA. La conferencia debe identificar a las partes interesadas involucradas y cómo XAI puede ser beneficioso para cada grupo (ingenieros, usuarios finales, legisladores). Debe establecerse una distinción entre la IA interpretable y la IA explicable junto con una discusión de por qué XAI puede no ser lo suficientemente buena a largo plazo. La conferencia debe identificar las características deseadas de explicabilidad y debe esbozar una taxonomía de los enfoques XAI. La conferencia debe terminar con una discusión de las limitaciones de los enfoques XAI exisitng y sus direcciones futuras.

Esquema

Charla técnica de CeADAR: Hacia una IA robusta y confiable
Duración Descripción
10 min Importancia de la IA explicable (XAI)
10 min IA interpretable y explicable
10 min Partes interesadas de Xai
10 min Taxonomía de los enfoques XAI
10 min Limitaciones de Xai y dirección futura

Reconocimientos

El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».