Cuestiones de Ética en la inteligencia artificial | Clase 24 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
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Sobre esta lección
En esta clase Ariadna Luján Martínez y Sol Pino nos cuentan algunos de los aspecto éticos necesarios a tener en cuenta en el desarrollos de IAs. Discutimos sobre ética, el estado del marco regulatorio y casos de análisis donde la inteligencia artificial es desarrollada sin tener en cuenta el impacto ético. Esta clase es parte de un curso gratuito dictado en la Ciudad de Mendoza, Argentina en Otoño de 2021. Podés encontrar todo el material en https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo/2021/ Introducción y presentación (0:00) 4° revolución industrial (3:16) ¿Qué es la ética? (5:48) Tres ejes para analizar el impácto ético de la IA (19:23) Marco regulatorio (26:20) Breve discusión sobre el lugar de la publicidad y la IA (31:59) Jurisidicción del marco regulatorio (38:55) Sesgos (41:49) Casos de análisis (50:25) Cierre y reflexión final (58:01) Apéndice: Ejemplos de métricas que permiten analizar sesgos(1:04:46)
Sobre este curso
https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo En los últimos cinco años el aprendizaje profundo ha tomado al mundo por sorpresa, impulsando un rápido progreso en campos tan diversos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento automático del habla, el aprendizaje por refuerzos y el modelado estadístico. Hemos elegido basar el curso en el libro Dive into Deep Learning, consideramos que ofrece un enfoque práctico, amplio y moderno, incluye matemáticas y código, y sus contenidos son actuales. Este curso representa nuestro intento de hacer que el aprendizaje profundo sea accesible, enseñándote los conceptos, el contexto y el código. Nos propusimos crear un recurso que simultáneamente pudiera: * estar disponible gratuitamente para todes; * ofrecer suficiente profundidad técnica para * proporcionar un punto de partida en el camino de convertirte en unx científicx de datos; * incluir código ejecutable, que muestre cómo resolver problemas en la práctica. El curso está dirigido a estudiantes de grado o posgrado, ingenierxs e investigadores que busquen un conocimiento sólido del aprendizaje profundo.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning