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Facultad de Informática
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Máster Universitario en Intelixencia Artificial
 Asignaturas
  IA Explicable y Confiable
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Tema Subtema
Explicabilidad e interpretabilidad. Métodos agnósticos al modelo. Explicaciones basadas en ejemplos. FAT-E (imparcialidad, responsabilidad, transparencia y ética). Estudio y tipos de sesgos. Tipos y modelos de explicación. Metodologías de evaluación. Integridad de datos, privacidad, confidencialidad y robustez de modelos. Confiabilidad por diseño Explicabilidad e interpretabilidad. Métodos agnósticos al modelo. Explicaciones basadas en ejemplos. FAT-E (imparcialidad, responsabilidad, transparencia y ética). Estudio y tipos de sesgos. Tipos y modelos de explicación. Metodologías de evaluación. Integridad de datos, privacidad, confidencialidad y robustez de modelos. Confiabilidad por diseño
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