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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA explicable
- Qu'est-ce que l'IA explicable (XAI) ?
- Importance de la transparence dans les modèles d'IA
- Défis clés en matière d'interprétabilité de l'IA
Techniques de base de la XAI
- Méthodes agnostiques par rapport au modèle : LIME, SHAP
- Méthodes d'explicabilité spécifiques au modèle
- Explication des décisions prises par des modèles de boîte noire
Mise en pratique avec des outils XAI
- Introduction aux bibliothèques open source XAI
- Implémentation de la XAI dans des modèles d'apprentissage automatique simples
- Visualisation des explications et du comportement du modèle
Défis en matière d'explicabilité
- Compromis entre précision et interprétabilité
- Limites des méthodes de XAI actuelles
- Gestion des biais et de l'équité dans les modèles explicables
Considérations éthiques en XAI
- Comprendre les implications éthiques de la transparence de l'IA
- Équilibrer l'explicabilité et la performance du modèle
- Préoccupations relatives à la confidentialité et à la protection des données en XAI
Applications réelles de la XAI
- XAI dans les soins de santé, la finance et l'application de la loi
- Exigences réglementaires en matière d'explicabilité
- Construire la confiance dans les systèmes d'IA par la transparence
Concepts avancés en XAI
- Exploration des explications contrefactuelles
- Explication des réseaux de neurones et des modèles d'apprentissage profond
- Interprétation des systèmes d'IA complexes
Tendances futures de l'IA explicable
- Techniques émergentes dans la recherche en XAI
- Défis et opportunités pour la transparence future de l'IA
- Impact de la XAI sur le développement responsable de l'IA
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
Public cible
- Débutants en IA
- Passionnés de science des données
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.
