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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires