Programa del Curso

Introducción a la ética en la IA

  • Comprender la importancia de la ética en la IA
  • Contexto histórico y debates éticos actuales
  • Principios éticos clave para la implementación de la IA

Desafíos éticos con los LLM

  • Preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos
  • Transparencia, rendición de cuentas y sesgo en los LLM
  • Impacto de los LLM en el empleo y la sociedad

Aplicación de marcos éticos a los LLM

  • Marcos para la toma de decisiones éticas en IA
  • Casos de estudio: Dilemas éticos en la implementación de LLM
  • Desarrollo de directrices para el uso ético de los LLM

Estrategias para la implementación ética de LLM

  • Mejores prácticas para el desarrollo responsable de la IA
  • Interactuar con las partes interesadas y las diversas perspectivas
  • Crear una cultura de IA ética dentro de las organizaciones

Laboratorio Práctico: Análisis Ético de LLM Use Cases

  • Análisis de escenarios del mundo real que involucran LLM
  • Evaluación de las implicaciones éticas y formulación de respuestas
  • Presentación de conclusiones y recomendaciones

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Una comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con marcos éticos de toma de decisiones
  • Familiaridad con los LLM y sus implicaciones sociales

Audiencia

  • Profesionales y especialistas en ética de la IA
  • Científicos e ingenieros de datos
  • Responsables políticos y partes interesadas en la gobernanza de la IA
 7 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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