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Desarrollo Responsable de Inteligencia Artificial

Implementación Práctica de Sistemas de IA Éticos

Aprende técnicas avanzadas para desarrollar, auditar y documentar sistemas de inteligencia artificial con máximos estándares éticos. Incluye herramientas reales, frameworks de desarrollo y casos prácticos de la industria.

60+ Estudiantes 4.95/5 Calificación Certificado Oficial

Duración

8 semanas
~30 horas de contenido

Nivel

Avanzado
Requiere conocimientos básicos de IA

Idioma

Español
Disponible en Argentina

Formato

Híbrido
Videos + proyectos prácticos

Descripción del Curso

Domina la implementación práctica de IA responsable

Este curso avanzado te enseña cómo implementar sistemas de inteligencia artificial responsables en organizaciones reales. Vas a profundizar en técnicas de desarrollo ético, herramientas de auditoría, mejores prácticas de documentación, y estrategias para automatización responsable en contextos empresariales complejos.

¿A quién va dirigido?

Desarrolladores y arquitectos de software con experiencia en IA/ML
Data scientists que desean implementar sistemas responsables
Líderes técnicos y Product Managers de empresas con sistemas de IA
Profesionales de auditoría e implementación de IA en organizaciones
Especialistas en automatización y RPA enfocados en responsabilidad
Consultores técnicos en transformación digital con IA

Prerrequisitos

Se requiere experiencia previa con machine learning, desarrollo de software y familiaridad con conceptos de ética en IA. Es recomendable haber completado el curso "Fundamentos de Ética en IA" o tener experiencia equivalente.

¿Qué Aprenderás?

Habilidades prácticas de implementación

Ciclo de Vida Ético

Implementa procesos de desarrollo que integren consideraciones éticas desde la concepción hasta el despliegue en producción.

Herramientas de Auditoría

Domina herramientas prácticas como Fairness Indicators, AI Explainability 360, y frameworks de evaluación de ética en IA.

Detección de Sesgos

Técnicas avanzadas para identificar, cuantificar y mitigar sesgos en datos, modelos y procesos de automatización.

Documentación Ética

Crea documentación integral incluyendo model cards, data sheets, y registros de impacto ético para tus sistemas.

Privacy Engineering

Implementa técnicas avanzadas de privacidad como differential privacy, federated learning, y encriptación homomórfica.

Monitoreo Continuo

Configura sistemas de monitoreo para detectar degradación ética y deriva de modelos en producción.

Curriculum del Curso

Ocho módulos con enfoque en implementación práctica

Lección 1.1: Marcos internacionales de IA responsable (ISO, IEEE, UE)
Lección 1.2: Ciclo de vida ético de desarrollo
Lección 1.3: Integración de ética en metodologías ágiles
Lección 1.4: Governance de IA en la organización
Proyecto: Desarrollo de política de IA para una organización ficticia

Lección 2.1: Explainability vs. Interpretability
Lección 2.2: LIME, SHAP y métodos de atribución
Lección 2.3: Feature importance y análisis de decisiones
Lección 2.4: Comunicación de explicaciones a stakeholders
Proyecto práctico: Implementación de XAI en modelo de clasificación

Lección 3.1: Fairness Indicators y métricas de equidad
Lección 3.2: Auditoría técnica de modelos de ML
Lección 3.3: Pruebas de adversarial robustness
Lección 3.4: Análisis de interseccionalidad en sesgos
Caso práctico: Auditoría completa de sistema de decisión automatizada

Lección 4.1: Differential privacy en ML
Lección 4.2: Federated learning y edge computing ético
Lección 4.3: Privacy by design en sistemas de IA
Lección 4.4: Encriptación homomórfica y secure computation
Simulación: Implementación de técnicas de privacidad

Lección 5.1: Model cards y dataset documentation
Lección 5.2: Data sheets for datasets
Lección 5.3: Registros de impacto ético
Lección 5.4: Trazabilidad completa de modelos en producción
Proyecto: Creación de documentación completa para un modelo

Lección 6.1: Data drift y model drift detection
Lección 6.2: Monitoreo de sesgos en producción
Lección 6.3: Alertas de degradación ética
Lección 6.4: Procesos de feedback y mejora continua
Implementación: Sistema de monitoreo para modelo en vivo

Lección 7.1: AI Explainability 360 de IBM
Lección 7.2: Fairness Toolkit de Google
Lección 7.3: Responsible AI Dashboard de Microsoft
Lección 7.4: Integración en pipelines CI/CD
Hands-on: Uso práctico de múltiples herramientas

Lección 8.1: Análisis de caso: Sistema de crédito responsable
Lección 8.2: Análisis de caso: Vigilancia ética
Lección 8.3: Desafíos en implementación de IA responsable
Lección 8.4: Proyecto final integrador
Presentación final y evaluación para certificación

Beneficios del Curso

Lo que ganarás al completar este programa avanzado

Habilidades Comercializables

Adquiere competencias muy demandadas en el mercado laboral. Los especialistas en IA responsable tienen sueldos 25-35% superiores.

Herramientas Profesionales

Acceso a herramientas de auditoría de clase empresarial y código de ejemplo que puedes usar en tus propios proyectos.

Portafolio de Proyectos

Construye un portafolio profesional con múltiples proyectos capstone que demuestran experticia en IA responsable.

Mentoría Personalizada

Recibe feedback directo de expertos en IA con experiencia en implementaciones empresariales complejas.

Red Profesional

Conéctate con otros profesionales avanzados, líderes técnicos y expertos en ética de IA a nivel global.

Certificación de Élite

Obtén un certificado avanzado que abre puertas a posiciones de liderazgo técnico en organizaciones globales.

Tus Instructores

Líderes en implementación de IA responsable

Ing. Sofía Fernández

Líder de Desarrollo e Instructora Principal

Ingeniera en Software con especialización en IA responsable. 12+ años de experiencia construyendo sistemas de IA en grandes organizaciones. Experta en herramientas de auditoría y privacy engineering.

Lic. Carlos Méndez

Científico de Datos e Instructor

Especialista en detección y mitigación de sesgos. Publicaciones sobre fairness en machine learning. Experiencia auditar sistemas de IA en instituciones financieras y gubernamentales.

Opciones de Inscripción

Planes flexible para profesionales y equipos

Individual

$599

Acceso de por vida

Acceso a todo el contenido
Certificado oficial
Código y recursos
Acceso a foro

Inscribirse Ahora

MÁS POPULAR

Profesional

$899

Acceso de por vida

Todo en Individual
Mentorías 1-a-1
Revisión de proyectos
Soporte prioritario

Inscribirse Ahora

Corporativo

Personalizado

Para equipos completos

Licencias múltiples
Contenido personalizado
Workshops internos
Auditoría de IA

Solicitar Presupuesto

Preguntas Frecuentes

Respuestas sobre el programa avanzado

No es obligatorio, pero sí recomendado. Si tienes experiencia previa en ética de IA o completas una evaluación de conocimientos previos satisfactoriamente, puedes iniciar directamente con este curso.

Se recomienda tener Python 3.8+, Jupyter Notebook, y conocimientos de librerías como scikit-learn y pandas. Proporcionamos guías de instalación y acceso a entornos cloud opcionales.

Sí. Cubrimos herramientas open-source como LIME, SHAP, Fairness Indicators (gratis), más acceso a trials o licencias educativas de herramientas empresariales.

Absolutamente. El contenido es altamente práctico. Muchos estudiantes aplican directamente lo aprendido a sistemas de IA existentes en sus organizaciones durante el curso.

Ofrecemos reembolso completo dentro de 30 días si no estás satisfecho. Después de ese período, puedes acceder al contenido de por vida pero el reembolso no aplica.

Sí. Organizaciones no-profit y educativas reciben descuentos del 40%. Contacta con nuestro equipo con documentación de tu estatus.

Obtienes acceso de por vida al contenido actualizado, invitación a nuestra comunidad de profesionales, y acceso a webinars mensuales con expertos de la industria.

Testimonios de Profesionales

Experiencias de desarrolladores y data scientists

"Excelente curso avanzado. Ahora puedo auditar e implementar sistemas de IA responsables con confianza. Me ayudó a obtener un ascenso en mi empresa."

Valentina López

ML Engineer, Banco Global

"El contenido técnico es profundo y práctico. Las herramientas y frameworks que aprendí las estoy usando en producción. Muy recomendado para desarrolladores serios."

Andrés Chen

Lead Data Scientist, FinTech Startup

"Invaluable para cualquiera que trabaje con IA en contextos críticos. Las técnicas de auditoría y los casos prácticos son exactamente lo que necesitaba."

Mariana Ruiz

AI Compliance Officer, Empresa Gov

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Fundamentos de Ética en IA

Conoce los principios éticos fundamentales. Perfecto para principiantes que desean construir una base sólida.

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Diseña marcos de governance corporativa. Ideal para líderes y especialistas en cumplimiento normativo.

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