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Plan du cours
Introduction aux techniques avancées d'IA explicable
- Révision des méthodes de base de l'IA explicable (XAI)
- Défis de l'interprétation des modèles d'IA complexes
- Tendances dans la recherche et le développement de l'IA explicable
Techniques d'explicabilité indépendantes du modèle
- SHAP (SHapley Additive exPlanations)
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
- Explications par ancrage (Anchor explanations)
Techniques d'explicabilité spécifiques au modèle
- Propagation de la pertinence par couches (LRP - Layer-wise relevance propagation)
- DeepLIFT (Deep Learning Important FeaTures)
- Méthodes basées sur les gradients (Grad-CAM, Integrated Gradients)
Explication des modèles d'apprentissage profond
- Interprétation des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
- Explication des réseaux de neurones récurrents (RNN)
- Analyse des modèles basés sur les transformateurs (BERT, GPT)
Gestion des défis de l'interprétabilité
- Adresser les limitations des modèles en boîte noire
- Équilibrer précision et interprétabilité
- Traiter les biais et l'équité dans les explications
Applications de l'IA explicable dans les systèmes concrets
- IA explicable dans les systèmes de santé, financiers et juridiques
- Conformité et exigences réglementaires en matière d'IA
- Construire la confiance et la responsabilité par l'IA explicable
Tendances futures en IA explicable
- Techniques et outils émergents en IA explicable
- Modèles d'explicabilité de prochaine génération
- Opportunités et défis de la transparence de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Solide compréhension de l'IA et de l'apprentissage automatique
- Expérience avec les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond
- Connaissance des techniques de base de l'IA explicable (XAI)
Audience cible
- Chercheurs expérimentés en IA
- Ingénieurs en apprentissage automatique
21 Heures
Nos clients témoignent (1)
Le détails des formules mathématiques qui permet de mettre en exergues les biais et limites ainsi que les paramètres importants à prendre en compte Pour la mise en application pratique des méthodes LIME et SHAPE.
