Explainable AI.

En los últimos años se ha incrementado la utilización de técnicas de Inteligencia Artificial a nivel comercial e industrial, con el objetivo de automatizar los procesos de tomas de decisiones que, en mucho casos, influyen sobre las acciones humanas. Esto ha incrementado la necesidad de entender por qué los sistemas basados en Inteligencia Artificial tomas esas decisiones con el objetivo de evaluar si cumplen con los criterios éticos básicos.

Acompáñanos en esta charla para entender el concepto de Explicabilidad de la Inteligencia Artificial (Explainable AI) y qué es lo que supone construir sistemas de razonamiento de inteligencia, entendiendo qué tipo de técnicas son explicables y cuáles no y si existen herramientas para poder obtener esas explicaciones.

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Ponente: Moisés Martínez. Arquitecto de Inteligencia Artificial (IA) y Big Data en Paradigma Digital. Doctor. en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (Planificación Automatizada y Machine Learning para Sistemas Autónomos como Robótica o Videojuegos) por la Universidad Carlos III de Madrid. Ha sido investigador y / o profesor en IA y ML en diferentes universidades como Carlos III University, Örebro University, Universidad Internacional de la Rioja, King's College London, ICADE. Comenzó su carrera como desarrollador Full-Stack y terminó trabajando con AI participando en proyectos de BigData, ML e Industry 4.0 utilizando tecnologías de ecosistema de Google Cloud, Azure, AWS y Apache para extraer valor de los datos. Moisés también es speaker en congresos y eventos internacionales y locales; y uno de los organizadores de GDG Cloud Madrid y T3chFest.