Programa del Curso
Introducción
Módulo 1: Fundamentos de la inteligencia artificial
- Define la IA y el aprendizaje automático, presenta una visión general de los diferentes tipos de sistemas de IA y sus casos de uso, y sitúa los modelos de IA en un contexto sociocultural 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 de tecnología 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 IA responsable
- Describe los principales riesgos y daños que plantean los sistemas de IA, las características de los sistemas de IA fiables y los principios esenciales para una IA responsable y ética. Al final de este módulo podrás;
- Describir y explicar los principales riesgos y daños que plantean los sistemas de IA.
- Describir y explicar las características de los sistemas de IA fiables.
Módulo 3: Ciclo de vida del desarrollo de la IA
- Describe el ciclo de vida del desarrollo de la IA y el contexto general en el que se gestionan los riesgos de la IA. Al final de este módulo podrás;
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre las orientaciones éticas existentes y emergentes sobre la IA.
- Describir y explicar las leyes existentes que interactúan con el uso de la IA.
- Describa y explique las intersecciones clave GDPR.
- Describa y explique la reforma de la responsabilidad.
Módulo 4: Implementación de una gobernanza responsable de la IA y una gestión de riesgos
- Explica cómo las principales partes interesadas en la IA colaboran en un enfoque estratificado para gestionar los riesgos de la IA, al tiempo que reconoce los posibles beneficios sociales de los sistemas de IA. Al final de este módulo podrás;
- Describir y explicar los requisitos de la Ley de IA de la UE.
- Describir y explicar otras leyes globales emergentes.
- Describir y explicar las similitudes y diferencias entre los principales marcos y normas de gestión de riesgos.
Módulo 5: Implementación de proyectos y sistemas de IA
- Describe el mapeo, la planificación y el alcance de los proyectos de IA, las pruebas y la validación de los sistemas de IA durante el desarrollo, y la gestión y supervisión de los sistemas de IA después de la implementación. Al final de este módulo podrás;
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de planificación del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de diseño del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de desarrollo del sistema de IA.
- Describir y explicar los pasos clave en la fase de implementación del sistema de IA.
Módulo 6: Leyes actuales que se aplican a los sistemas de IA
- Examina las leyes existentes que rigen el uso de la IA, describe las intersecciones clave GDPR y proporciona información sobre la reforma de la responsabilidad. Al final de este módulo podrás;
- Garantizar la interoperabilidad de la gestión de riesgos de IA con otras estrategias de riesgo operacional
- Integrar los principios de gobernanza de la IA en la empresa.
- Establecer una infraestructura de gobernanza de IA.
- Mapear, planificar y determinar el alcance del proyecto de IA.
- Pruebe y valide el sistema de IA durante el desarrollo.
- Administre y supervise los sistemas de IA después de la implementación.
Módulo 7: Leyes y normas de IA existentes y emergentes
- Describe las leyes globales específicas de la IA y los principales marcos y estándares que ejemplifican cómo se pueden gobernar los sistemas de IA de manera responsable. Al final de este módulo podrás;
- Toma conciencia de los problemas legales.
- Tomar conciencia de las preocupaciones de los usuarios.
- Conozca los problemas de auditoría y rendición de cuentas de la IA.
Módulo 8: Problemas y preocupaciones actuales de la IA
- Presenta debates e ideas actuales sobre la gobernanza de la IA, incluida la concienciación sobre los problemas legales, las preocupaciones de los usuarios y los problemas de auditoría y responsabilidad de la IA.
Resumen y siguiente paso
Requerimientos
No hay requisitos previos para este curso.
¿Quién debe entrenar?
Debemos seguir construyendo y perfeccionando los procesos de gobernanza a través de los cuales surgirá una IA fiable y debemos 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 negocios, propietarios de productos de IA, equipos de operaciones de modelos y otros, deben estar preparados para abordar las acciones ampliadas en cuestión en la gobernanza de IA.
Incluidos los profesionales encargados de desarrollar la gobernanza de la IA y la gestión de riesgos en sus operaciones, y cualquier persona que busque la certificación IAPP Artificial Intelligence Governance Professional (AIGP).