Curso online: prácticas profesionales certificadas en IA responsables de desarrolladores del Google Cloud Institute

Crea sistemas de IA responsables con Google. Aprenda a diseñar y construir sistemas de inteligencia artificial justos, transparentes, seguros y protegidos.

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Curso online: prácticas profesionales certificadas en IA responsables de desarrolladores del Google Cloud Institute

Professional Certificate

nivel intermedio

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • aprendizaje automático
  • inteligencia artificial
  • Gestión de datos y datos.
  • análisis de datos
  • Procesos responsables en inteligencia artificial
  • Desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
  • Uso de la plataforma Google Cloud
  • Estrategias de inteligencia artificial
  • Comprender la ética en el contexto de la IA
  • Desarrollo de soluciones personalizadas con ayuda de IA

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • desarrollador de IA
  • analista de datos
  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • Experto en privacidad de datos
  • Desarrollador de software en el campo de la IA.
  • Responsable de proyectos en el campo de la IA.
  • Investigador en el campo de la IA responsable
  • Experto en seguridad de IA

Prácticas: una serie de 3 cursos.

Esta especialización proporciona a los desarrolladores los conocimientos y habilidades básicos para construir sistemas de IA responsables mediante la aplicación de las mejores prácticas en materia de equidad, claridad, transparencia, privacidad y seguridad.

Durante los cursos aprenderás a:

  • Identifique y reduzca sesgos: aprenda a identificar y abordar posibles sesgos en sus modelos de aprendizaje automático para evitar problemas de equidad.
  • Aplicar técnicas para aclarar información: Adquirir técnicas prácticas para interpretar modelos sofisticados de IA y explicar sus predicciones utilizando Google Cloud y herramientas de código abierto.
  • Priorice la privacidad y la seguridad: implemente tecnologías que mejoren la privacidad, como la privacidad diferencial y el aprendizaje federado, para proteger los datos confidenciales y generar confianza.
  • Garantizar la seguridad de la IA generativa: comprender e implementar medidas de seguridad para mitigar los riesgos asociados con los modelos de IA generativa.

Al final de esta pasantía, tendrá una amplia comprensión de los principios de IA responsable y habilidades prácticas para construir sistemas de IA éticos, confiables y beneficiosos para el usuario.

Un proyecto de aprendizaje práctico.

Durante los cursos realizarás proyectos prácticos, entre ellos:

  • Reducción de sesgo utilizando la biblioteca TensorFlow Model Remediation
  • Probables técnicas de IA con Google Cloud Vertex AI
  • Capacitación en aprendizaje automático para preservar la privacidad con DP-SGD
  • Mantenimiento de sistemas de IA generativa con Gemini

Details of the courses that make up the specialization

AI. Desarrolladores responsables: equidad y discapacidad

  • Curso 1 • 3 horas

  • Detalles del curso
  • Lo que aprenderás:
    • definir qué es la IA responsable
    • Identificar los principios de la IA. de google
    • describir qué son la equidad y la discapacidad en I.A.
    • Explicar cómo identificar y reducir discapacidades a través de datos e imágenes.

AI. Responsable de los desarrolladores: comprensión de la información y certeza

  • Curso 2 • 3 horas

  • Detalles del curso
  • Lo que aprenderás:
    • Para definir una cierta comprensión en el contexto de la A.I.
    • Describir la importancia de una cierta comprensión de la IA.
    • Explorar las herramientas y técnicas que pretenden lograr una cierta comprensión en A.I.

AI. Responsable de desarrolladores: privacidad y seguridad

  • Curso 3 • 5 horas

  • Detalles del curso
  • Lo que aprenderás:
    • definir qué es la IA de privacidad y seguridad I.A.
    • Describir métodos para manejar la privacidad de la IA. tanto en datos como en imágenes.
    • Detallar consideraciones clave en la implementación de la seguridad de la IA.
    • Describir las técnicas utilizadas al implementar la seguridad de la IA.

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