Motivación y conceptos básicos de la XAI - Bloque 1 | XAI aplicada al Deep Learning #5

En este bloque empezamos con los conceptos de la Explicabilidad e Interpretabilidad en Inteligencia Artificial (XAI). Veremos por qué es importante poder entender y explicar las decisiones de los modelos de Deep Learning, y cómo esto puede impactar tanto en la investigación como en aplicaciones prácticas. Además, discutiremos cuándo es necesaria realmente la interpretabilidad global de los modelos de Deep Learning. En este video analizaremos la motivación detrás de la XAI, qué problemas busca resolver y por qué la explicabilidad se ha convertido en un aspecto crítico en IA. Se repasarán conceptos clave como explicabilidad global frente a local, explicabilidad específica frente a genérica, autoexplicabilidad e interpretabilidad. Entra en https://deep-xai.com/cursos/xai-aplicada-a... y realiza el curso con el material adicional necesaro