Identificar y reconocer los potenciales beneficios y los riesgos legales del despliegue de IA. Aprender y comprender los problemas normativos y éticos fundamentales que han surgido en relación con la implementación de la IA y la relevancia de las opciones de diseño en la arquitectura de la IA. Comprender la complejidad del panorama regulatorio y de las políticas definidas para abordar los problemas legales y regulatorios que surgen del uso de la IA. Aprender metodologías prácticas para evaluar y mitigar los riesgos potenciales derivados de la implementación de la IA. Este conocimiento debe dotar a a los estudiantes de los conocimientos y herramientas que les permitan sopesar y evaluar el desarrollo de aplicaciones específicas de IA, para identificar los potenciales desafíos regulatorios y éticos en su uso o implementación, y para aprender metodologías que permitan eliminar o mitigar dichos riesgos desde el diseño Derechos Humanos y Derechos Fundamentales Los apartados relativos al estudio del régimen jurídico de protección de datos personales, atienden la finalidad de promover el conocimiento y promoción de observancia de los derechos fundamentales, específicamente, del derecho a la privacidad de la información. Igualdad de género, igualdad de trato y no discriminación Los temas de discriminación se abordan, de forma preferente, en los apartados relativos al sistema de gestión de riesgos en soluciones IA y sus implicaciones éticas, toda vez que la discriminación algorítmica es uno de los aspectos que genera mayor preocupación entre los poderes públicos y la mitigación, cuando no eliminación de este riesgo, se ha identificado como esencial para fortalecer la confianza en el uso de los sistemas.

El dato, la información y la inteligencia artificial como nociones jurídicas. La protección de datos personales y no personales Reglas especiales para sistemas que usan datos sanitarios y de geolocalización. Reglas especiales para sistemas de transporte inteligente (Intelligent transport system) y para la monitorización de comportamiento. El enfoque de gestión del riesgo en sistemas que utilizan técnicas de IA El régimen de responsabilidad asociado a la creación y explotación de soluciones de IA La Administración Electrónica y los servicios de la sociedad de información Deontología profesional y códigos de conducta Iniciativas internacionales de ética e Inteligencia Artificial

Actividades formativas -Clase teórica (AF1) -Clases teórico prácticas (AF3) -Tutorías (AF5) -Trabajo en grupo (AF6) - Examen final (AF8) Metodología Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos (MD1). Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura (MD2). Resolución de casos prácticos, problemas, etc. planteados por el profesor de manera individual o en grupo (MD3) Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos (MD4) Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo (MD5) Para la elaboración del trabajo, se organizarán, como mínimo, 2 tutorías grupales.