- Students: 774
- Duration: 365 days
Un Especialista en Gobernanza y Ética de IA de Arcitura Education Inc. tiene una comprensión demostrada de la gobernanza de sistemas de IA predictiva y generativa a lo largo de sus ciclos de vida, con énfasis en la incorporación de controles para garantizar la imparcialidad, la transparencia y el cumplimiento.
El curso Gobernanza y Ética de IA de Arcitura Education Inc. lo prepara para el examen oficial de Certificación como Especialista en Gobernanza y Ética de IA.
El examen de certificación Especialista en Gobernanza y Ética de IA de Arcitura Education Inc. comprende los siguientes módulos del curso Gobernanza y Ética de IA:
- Módulo 1: Fundamentos de IA Predictiva
- Módulo 2: Fundamentos de IA Generativa
- Módulo 3: Fundamentos de Gobernanza y Ética de IA
- Módulo 4: Gobernanza y Ética de IA Avanzadas
Currículum
- 4 secciones
- 0 lecciones
- 365 días
- Módulo 1: Fundamentos de IA Predictiva
Este módulo ilustra cómo se puede utilizar y aplicar la IA predictiva en una gama de aplicaciones empresariales y proporciona una cobertura esencial de las prácticas y los sistemas de IA predictiva. El módulo explora los enfoques de aprendizaje y las áreas funcionales más comunes para las que se utilizan los sistemas de IA. Todo el contenido está escrito en español sencillo y fácil de entender.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Factores de negocio y tecnológicos de la IA predictiva
- Beneficios de la IA predictiva
- Riesgos y retos comunes del uso de la IA predictiva
- Categorías de problemas empresariales que aborda la IA
- Tipos de IA predictiva
- Enfoques de aprendizaje comunes de la IA predictiva
- Cómo entender el aprendizaje y el entrenamiento de modelos de IA predictiva
- Proceso del ciclo de entrenamiento paso a paso
- Aprendizaje supervisado, Aprendizaje no supervisado, Aprendizaje continuo
- Aprendizaje heurístico, Aprendizaje semisupervisado, Aprendizaje por refuerzo
- Diseños funcionales comunes de IA predictiva, Visión computarizada, Reconocimiento de patrones
- Robótica, Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
- Reconocimiento del habla, Comprensión del lenguaje natural (CLN)
- Cómo entender los modelos de IA y las redes neuronales
0 - Módulo 2: Fundamentos de IA Generativa
Este módulo explora la aplicación de la IA generativa en una gama de escenarios empresariales y ofrece una cobertura fundamental de los conceptos, modelos, buenas prácticas y redes neuronales de la IA generativa, incluyendo los modelos de Redes Generativas Adversariales (GANs), autocodificadores Variacionales (VAEs) y Transformadores. Todo el contenido está escrito en español sencillo y fácil de entender.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Factores de negocio y tecnológicos de la IA generativa
- Beneficios de la IA generativa
- Riesgos y retos comunes del uso de la IA generativa
- Categorías de problemas empresariales que aborda la IA generativa
- Cómo entender los modelos, los algoritmos y las redes neuronales
- Tipos de IA generativa
- Cómo entender las Redes Generativas Adversariales (GANs)
- Cómo entender los Autocodificadores Variacionales (VAEs)
- Cómo entender los Transformadores
- Pasos para construir sistemas de IA
- Buenas prácticas de la IA generativa
0 - Módulo 3: Fundamentos de Gobernanza y Ética de IA
Este módulo presenta los componentes esenciales de la gobernanza de la IA y explora las consideraciones éticas que rodean el uso y la gestión de los sistemas de IA predictiva y generativa. Los temas incluyen imparcialidad, transparencia, privacidad y rendición de cuentas, así como los posibles riesgos y sesgos dentro de los modelos de IA. Se presenta un marco de gobernanza básico, junto con preceptos y procesos comunes para la gobernanza de datos de entrenamiento, datos de producción y ambientes de IA basada en la nube, además de la incorporación de prácticas éticas y responsables y agentes de monitoreo en los diseños de sistemas de IA.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Introducción a la gobernanza de la IA y los principios fundamentales de la IA ética
- Cómo entender la imparcialidad, la rendición de cuentas, la transparencia y la explicabilidad (FATE)
- Tratamiento de los sesgos y la discriminación en los algoritmos de IA
- Cómo entender el papel de la gobernanza de datos en un marco de gobernanza de la IA
- Gobernar la recopilación y gestión de datos de entrenamiento
- Garantizar la calidad de los datos y rastrear el linaje de los datos
- Técnicas para abordar y mitigar los sesgos en los conjuntos de datos
- Examinar las consideraciones éticas a lo largo del ciclo de vida de un sistema de IA
- Cómo entender las herramientas y técnicas disponibles para el diseño ético de la IA
- Utilización de marcos de evaluación de riesgos para identificar y gestionar los riesgos potenciales de la IA
0 - Módulo 4: Gobernanza y Ética de IA Avanzadas
Este módulo profundiza en los marcos de gobernanza de la IA predictiva y generativa introduciendo roles comunes y procesos adicionales para áreas como la mitigación de sesgos, la explicabilidad y la supervisión de la IA a largo plazo. Otros temas abordados son la alineación del desarrollo de la IA con los valores sociales, el uso responsable y los requerimientos normativos, así como métodos avanzados de monitoreo, gestión y filtrado de datos. Se incluyen temas adicionales relacionados con la computación en la nube para abordar la privacidad de datos, el almacenamiento regional de datos y otras políticas comunes relacionadas con los datos.
Se cubren los siguientes temas principales:
- Preceptos y procesos de gobernanza para los datos de entrenamiento, incluyendo datos sensibles y representatividad
- Preceptos y procesos de gobernanza para los datos de producción, incluyendo el monitoreo de la deriva y la imparcialidad continua
- Establecimiento de mecanismos de supervisión y auditoría de IA
- Estrategias de mitigación de sesgos y logro de la explicabilidad en modelos complejos de IA
- Puesta en práctica de principios éticos y alineación de la IA con los valores y la responsabilidad social
- Adaptación a la evolución de la normativa
- Creación de un código de conducta de ética de la IA y comunicación de la ética de la IA a la organización
- Uso de la gobernanza de la IA para fomentar una cultura de innovación ética de IA
- Gestión proactiva de riesgos y respuesta a incidentes en IA
- Cómo entender los mecanismos de automatización de IA en la nube relacionados con la gobernanza
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Obtienes:
- Acceso a la plataforma de exámenes donde deberás crear tu cuenta de candidato
- Un (01) código de voucher Pearson VUE para rendir el examen, personal e intransferible, y redimible una sola vez, válido por doce (12) meses
Las características del examen de certificación son las siguientes:
- Se rinde en línea
- Es personal
- Se rinde sin compañía alguna y a libro cerrado
- Está prohibido el uso de anotaciones, audios, vídeos, celulares
- Es supervisado por Pearson VUE
- El idioma es el español
- La duración es de 90 minutos
Los resultados se presentan al finalizar el examen y se reciben por correo electrónico en un plazo de dos (02) días hábiles.
Tras aprobar el examen de certificación recibes:
- Un (01) Certificado Digital oficial de la calificación obtenida, emitido por Arcitura Education Inc.
- Una (01) Insignia Digital de Certificación otorgada por Acclaim/Credly, con una cuenta que soporta la verificación en línea del estado de la certificación.
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