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Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.

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sociedad

Sesgo de IA

AI bias can arise from data, measurement, modeling choices, human judgments, and the wider system in which a model is used.

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sociedad

IA y privacidad

AI privacy concerns how a system’s collection, inference, storage, and disclosure of information can affect people.

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sociedad

IA y derechos de autor

AI and copyright involves several separate questions: rights in input material, permission to use a service or model, possible infringement in outputs…

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sociedad

Seguridad de la IA

La seguridad de la IA es el campo centrado en evitar que los sistemas de IA causen daños graves, desde fallas cotidianas y uso indebido hasta situaciones catastróficas y existenciales...

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sociedad

Inteligencia artificial general

La Inteligencia General Artificial (AGI) se refiere a sistemas de IA con competencia amplia a nivel humano (o mayor) en la mayoría de las tareas cognitivas, no solo en una limitada...

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sociedad

Pesos abiertos

Open-weights models make learned parameter files available for download under specified terms.

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sociedad

Alineación de IA

La alineación de la IA es el proyecto técnico e institucional de hacer que los sistemas avanzados de IA hagan de manera confiable lo que los humanos pretenden, incluso en proyectos novedosos y de alto riesgo...

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sociedad

Datos sintéticos

Synthetic data is generated to represent some properties of real or imagined data.

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sociedad

Colapso del modelo

Model collapse describes degradation that can occur when successive models learn recursively from generated data and lose information about the original…

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sociedad

Gobernanza de la IA

La gobernanza de la IA es el conjunto de reglas, roles y controles técnicos que deciden quién puede construir, entrenar, evaluar e implementar sistemas de IA, y qué sucede...

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Fundamentos

Pensamiento de sistemas de IA

AI systems thinking examines how data, models, people, interfaces, and operating policies interact.

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Fundamentos

Ciclo de vida del modelo

The model lifecycle covers problem definition, data preparation, training or selection, evaluation, deployment, monitoring, and retirement.

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