Temario del curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de inteligencia artificial
- Define IA y aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y posiciona los modelos de IA en el contexto socio-cultural más amplio. Al final de este módulo, podrás:
- Describir y explicar las diferencias entre los tipos de sistemas de IA.
- Describir y explicar la pila tecnológica de IA.
- Describir y explicar la IA y la evolución de la ciencia de datos.
Módulo 2: Impactos de la IA en las personas y principios de gobernanza responsable
- Esquema de los riesgos y daños centrales planteados por los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA confiables y los principios esenciales para una gobernanza ética. Al final de este módulo, podrás:
- Describir y explicar los riesgos y daños centrales planteados por los sistemas de IA.
- Describir y explicar las características de los sistemas de IA confiables.
Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de IA
- Describe el ciclo de vida del desarrollo de IA y el contexto amplio en el que se gestionan los riesgos. Al final de este módulo, podrás:
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las guías éticas existentes y emergentes sobre IA.
- Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de la IA.
- Describir y explicar las intersecciones clave del RGPD.
- Describir y explicar la reforma de responsabilidad.
Módulo 4: Implementación de gobernanza responsable y gestión de riesgos en IA
- Explica cómo los principales interesados en IA colaboran en un enfoque estratificado para gestionar los riesgos de la IA mientras reconocen los posibles beneficios sociales de los sistemas de IA. Al final de este módulo, podrás:
- Describir y explicar los requisitos del Reglamento de IA de la UE.
- Describir y explicar otras leyes emergentes globales.
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los marcos y estándares principales de gestión de riesgos.
Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA
- Esquema del mapeo, planificación y alcance de proyectos de IA, pruebas y validación de sistemas de IA durante el desarrollo y gestión y monitoreo después del despliegue. Al final de este módulo, podrás:
- Describir y explicar las etapas clave en la fase de planificación del sistema de IA.
- Describir y explicar las etapas clave en la fase de diseño del sistema de IA.
- Describir y explicar las etapas clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
- Describir y explicar las etapas clave en la fase de implementación del sistema de IA.
Módulo 6: Leyes actuales que se aplican a los sistemas de IA
- Relevamiento de las leyes existentes que rigen el uso de la IA, esquematiza las intersecciones clave del RGPD y proporciona conciencia sobre la reforma de responsabilidad. Al final de este módulo, podrás:
- Asegurar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de la IA con otras estrategias operativas.
- Integrar principios de gobernanza de IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
- Mapear, planificar y determinar el alcance del proyecto de IA.
- Probar y validar el sistema de IA durante el desarrollo.
- Gestionar y monitorear sistemas de IA después del despliegue.
Módulo 7: Leyes y estándares existentes y emergentes para IA
- Describe las leyes específicas para IA a nivel global y los marcos principales y estándares que ejemplifican cómo se pueden goberar los sistemas de IA responsablemente. Al final de este módulo, podrás:
- Adquirir conciencia sobre temas legales.
- Adquirir conciencia sobre preocupaciones de usuarios.
- Adquirir conciencia sobre temas de auditoría y rendición de cuentas en IA.
Módulo 8: Temas y preocupaciones actuales de la IA
- Presenta discusiones e ideas actuales sobre la gobernanza de IA, incluyendo conciencia sobre temas legales, preocupaciones de usuarios y problemas de auditoría y rendición de cuentas en IA.
Resumen y siguiente paso
Requerimientos
No hay prerequisitos para este curso.
¿Quién debería capacitarse?
Debemos continuar construyendo y refinando los procesos de gobernanza a través de los cuales emergerá la IA confiable e invertir en las personas que construirán una IA ética y responsable. Aquellos que trabajan en cumplimiento, privacidad, seguridad, gestión de riesgos, legal, recursos humanos y gobernanza junto con científicos de datos, gerentes de proyectos de IA, analistas de negocio, propietarios de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros deben estar preparados para abordar los derechos extendidos en juego en la gobernanza de IA.
Incluyendo a cualquier profesional encargado de desarrollar la gobernanza de IA y gestión de riesgos en sus operaciones y a cualquier persona que persiga la certificación IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).