PROGRAMA
10:00 Apertura y presentación del curso David Escudero, Director Centro IA
10:15 Introducción: El qué y el porqué de la explicabilidad – Salón de Grados (TAMBIÉN ONLINE)
Gonzalo Gutiérrez Tobal, Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
10:30 Mesa Redonda: La explicabilidad en Inteligencia Artificial desde diferentes perspectivas (1 hora) – Salón de Grados (TAMBIÉN ONLINE)
Modera: David Escudero, Director Centro IA
Participan:
- Pedro C. Álvarez, Departamento de Estadística e I.O. Visión de la explicabilidad desde los modelos estadísticos paramétricos, con especial atención a la interpretabilidad de sus parámetros, supuestos e incertidumbre.
- Belarmino Pulido, Departamento de Informática. La explicabilidad en sistemas expertos y modelos simbólicos, donde las reglas, la representación del conocimiento y la trazabilidad del razonamiento constituyen una base natural para la interpretación.
- Gonzalo Gutiérrez Tobal, Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática. La explicabilidad en modelos de machine learning, sus limitaciones y las técnicas desarrolladas para interpretar su funcionamiento.
- David Escudero presentará cómo se plantea la explicabilidad en los LLMs
11:30 Sesión teórica: Métodos de explicabilidad comunes: SHAP y GradCAM (1 hora) – Aula 09 (Aforo limitado)
Gonzalo Gutiérrez, Profesor Permanente Laboral, Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
12:30-14:00 Taller práctico: Ejemplos de uso de los modelos agnósticos en Python (4 horas) – Aula 09 (Aforo limitado)
Uso de Google Colab
Ejemplos aplicados por tipos de datos
Gonzalo Gutiérrez, Profesor Permanente Laboral, Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
Fernando Vaquerizo, Profesor Ayudante Doctor, Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
15:30-18:00 Continuación de taller práctico
⚠️ Los asistentes deben traer portátil y tener cuenta de Google.⚠️
