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EQUIDAD E INTERPRETABILIDAD DE LOS ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

EQUIDAD E INTERPRETABILIDAD DE LOS ALGORITMOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Es bien conocido que las soluciones algorítmicas no siempre se comportan «de manera justa». Esta sesión recogerá experiencias, metodologías y nuevas aproximaciones para minimizar, no sólo este problema, sino también el de su interpretación para aquellos casos en que el algoritmo es de tipo «caja negra».

Presenta:

Gemma Batlle
Eurecat

Business Development Manager
eurecat.org

Participan:

Bernat Coma
UPC

Investigador de la UPC
cs.upc.edu/

José Carlos Baquero
GMV
Artificial Intelligence Director & Big Data in Secure e-Solutions
gmv.com

David Fernández
AIS

Director Comercial Regional de Argentina, México y Colombia de AIS Aplicaciones de Inteligencia Artificial
ais-int.com