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Plan du cours
Introduction au développement d'une IA éthique
- Qu'est-ce qu'une IA éthique ?
- Aperçu des principaux cadres éthiques en IA
- Le rôle de LangChain dans l'IA éthique
Biais dans les systèmes d'IA
- Compréhension des biais dans les modèles d'IA
- Techniques pour détecter et atténuer les biais dans les systèmes basés sur LangChain
- Assurer l'équité dans les prises de décision
Transparence et explicabilité
- Importance de la transparence dans les solutions d'IA
- Utilisation de LangChain pour créer des modèles interprétables
- Techniques pour améliorer l'explicabilité des modèles
Responsabilisation et responsabilité
- Qui est responsable des décisions pilotées par l'IA ?
- Mise en place de pratiques de développement responsables en IA avec LangChain
- Intégrer la responsabilisation dans les projets d'IA
Confidentialité et sécurité en IA
- Gestion de la confidentialité des données dans le développement de l'IA
- Mise en place de systèmes d'IA sécurisés avec LangChain
- Assurer la conformité avec les réglementations (RGPD, etc.)
Impact sociétal de l'IA
- Les implications sociétales des systèmes d'IA
- Aborder les défis liés à l'IA dans différents secteurs
- Approches réglementaires pour le développement de l'IA
Perspectives futures en matière d'IA éthique
- Tendances émergentes dans le développement d'une IA éthique
- Défis éthiques liés à l'évolution des technologies de l'IA
- Construire des systèmes d'IA durables et éthiques
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance avancée du développement de l'IA
- Familiarité avec les préoccupations éthiques en IA
- Expérience en programmation avec Python
Public cible
- Chercheurs en IA
- Décideurs politiques
21 Heures