Este curso brinda a los estudiantes las bases teóricas y prácticas del desarrollo responsable de sistemas basados en inteligencia artificial como insumo para la toma de decisiones. Se organiza la discusión en torno a cuatro atributos fundamentales que estos sistemas pueden (y deben) tener más allá de su capacidad predictiva: justicia algorítmica, interpretabilidad, cuantificación de la incertidumbre, y privacidad. Para abordarlos, se tomará una aproximación transversal cubriendo el ciclo de desarrollo de sistemas basados en datos, detallando cómo se manifiestan estas propiedades en modelos predictivos, causales y generativos.

Las herramientas adquiridas en este curso permiten a los estudiantes involucrarse de manera informada en la construcción y el monitoreo de sistemas basados en inteligencia artificial, comunicarse con equipos técnicos y no técnicos sobre sus riesgos y alcances, y tomar decisiones mejor fundamentadas en entornos académicos y laborales.

Al finalizar, se espera que comprendan los fundamentos de la IA responsable, puedan leer y discutir críticamente las nuevas metodologías propuestas en la creciente literatura sobre justicia algorítmica, interpretabilidad, cuantificación de la incertidumbre y privacidad, y estén en capacidad de analizar de forma holística el diseño, la implementación y la evaluación de sistemas de IA en distintos sectores. El curso combina un componente teórico sobre las propiedades estadísticas y computacionales de las metodologías estudiadas con un componente práctico de programación en Python, en el que los estudiantes implementan y evalúan estos métodos.

Importante: Si eres estudiante regular de un programa de pregrado o posgrado de la Universidad de los Andes, no podrás realizar inscripción con créditos académicos a través de Educación Continua. Esta inscripción debes realizarla directamente con cada Facultad del curso de interés.