Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à l'IA explicable et à l'éthique
- Le besoin d'explicabilité dans les systèmes d'IA
- Défis en matière d'éthique et d'équité de l'IA
- Aperçu des normes réglementaires et éthiques
Techniques XAI pour une IA éthique
- Méthodes agnostiques : LIME, SHAP
- Techniques de détection des biais dans les modèles d'IA
- Gestion de l'interprétabilité dans les systèmes d'IA complexes
Transparence et responsabilité dans l'IA
- Concevoir des systèmes d'IA transparents
- Garantir la responsabilité dans la prise de décision en matière d'IA
- Vérifier l'équité des systèmes d'IA
Équité et atténuation des biais dans l'IA
- Détecter et traiter les biais dans les modèles d'IA
- Garantir l'équité entre les différents groupes démographiques
- Mise en œuvre de lignes directrices éthiques dans le développement de l'IA
Cadres réglementaires et éthiques
- Aperçu des normes éthiques en matière d'IA
- Comprendre les réglementations relatives à l'IA dans différents secteurs
- Aligner les systèmes d'IA sur GDPR, la CCPA et d'autres cadres
Applications concrètes de la XAI dans l'IA éthique
- Explicabilité dans l'IA des soins de santé
- Construire des systèmes d'IA transparents dans la finance
- Déploiement de l'IA éthique dans l'application de la loi
Tendances futures de l'IAO et de l'IA éthique
- Tendances émergentes dans la recherche sur l'explicabilité
- Nouvelles techniques de détection de l'équité et de la partialité
- Possibilités de développement de l'IA éthique à l'avenir
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des modèles d'apprentissage automatique
- Familiarité avec le développement et les cadres de l'IA
- Intérêt pour l'éthique et la transparence de l'IA
Public
- Éthiciens de l'IA
- Développeurs d'IA
- Scientifiques des données
14 Heures