Compartir

El propósito del taller es detallar y ejemplificar el uso del conjunto de herramientas de código abierto AIF360 que han sido diseñadas para medir, comprender y reducir el sesgo de la IA. Combina las mejores métricas de sesgo, algoritmos de mitigación de sesgo.
Durante el taller se explicará su utilidad con un caso de uso basado en datos médicos.

Dirigido a:

– Responsables de negocio preferentemente del ámbito sanitario – Analistas – Expertos a fecha science Un buen contexto técnico puede facilitar el seguimiento de la sesión, pero no se requieren conocimientos de programación o estadísticos.

Dinámica del taller:

La sesión será conducida por la persona con cargo a la sesión.
En un momento, dada la información presentada, se propondrá una actividad que los participantes trabajarán en grupos de 5-8 personas, dependiendo del número de participantes.

Programa

Parte I:
Descripción del tipo de dato médico. Se introducirá el tipo de dato EHR con sus particularidades y codificaciones.

Parte II:
Presentación de un estudio técnico de un estudio de inglete. ¿Cómo se plantean este tipo de estudios? ¿A quién van dirigidos?

Parte III:
Dinámica de grupos. Se presentará una actividad a realizar por los participantes.

Parte IV:
Compartición de opiniones y conclusiones.

Workshop impartido por Everis (core partner de CIDAI)

Impartido por:

Marilena Budan Budan, Fecha Scientist, en NTT Data AI Center of Excellence
Mario Mesas Rodriguez, Machine Learning Engineer, en NTT Data AI Center of Excellence Nohemy Pereira-Veiga Moyar, Senior Lead Data Scientist, en NTT Data AI Center of Excellence
CIDAI