2.14.1 DGM/Ética en IA y Algoritmos Responsables
Temas:
Core Tier1
- Equidad algorítmica y mitigación de sesgos
- Transparencia e IA explicable (XAI)
- Responsabilidad y rendición de cuentas en sistemas de IA
- Marcos éticos para el desarrollo de IA
- Principios FAT/ML (Equidad, Responsabilidad, Transparencia)
Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes):
Core-Tier1:
- Detectar y mitigar sesgos algorítmicos [Usar (Usage)]
- Implementar técnicas de IA explicable [Usar (Usage)]
- Aplicar marcos éticos a proyectos de IA [Evaluar (Assessment)]
- Evaluar sistemas usando principios FAT/ML [Evaluar (Assessment)]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
