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Plan du cours
Introduction à l'intelligence artificielle explicable
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle explicable (XAI) ?
- Importance de la transparence dans les modèles d'IA
- Défis clés de l'interprétabilité de l'IA
Techniques de base de l'XAI
- Méthodes indépendantes du modèle : LIME, SHAP
- Méthodes d'explicabilité spécifiques au modèle
- Expliquer les décisions prises par des modèles à boîte noire
Prise en main des outils d'XAI
- Introduction aux bibliothèques open source d'XAI
- Implémentation de l'XAI dans des modèles d'apprentissage automatique simples
- Visualisation des explications et du comportement des modèles
Défis de l'explicabilité
- Compromis entre précision et interprétabilité
- Limites des méthodes d'XAI actuelles
- Gestion des biais et de l'équité dans les modèles explicables
Considérations éthiques dans l'XAI
- Compréhension des implications éthiques de la transparence de l'IA
- Équilibre entre explicabilité et performance des modèles
- Préoccupations liées à la confidentialité et à la protection des données dans l'XAI
Applications réelles de l'XAI
- XAI dans la santé, la finance et les forces de l'ordre
- Exigences réglementaires en matière d'explicabilité
- Établir la confiance dans les systèmes d'IA grâce à la transparence
Concepts avancés de l'XAI
- Exploration des explications contrefactuelles
- Expliquer les réseaux neuronaux et les modèles d'apprentissage profond
- Interpréter des systèmes d'IA complexes
Tendances futures de l'intelligence artificielle explicable
- Techniques émergentes dans la recherche en XAI
- Défis et opportunités pour la transparence future de l'IA
- Impact de l'XAI sur le développement d'une IA responsable
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation en Python
Audience
- Débutants en IA
- Passionnés de data science
14 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.
