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Plan du cours
Introduction à l'IA explicable et à l'éthique
- La nécessité de l'explicabilité dans les systèmes d'IA
- Défis de l'éthique et de l'équité en IA
- Aperçu des normes réglementaires et éthiques
Techniques d'IA explicable pour une IA éthique
- Méthodes indépendantes du modèle : LIME, SHAP
- Techniques de détection des biais dans les modèles d'IA
- Gestion de l'interprétabilité dans les systèmes d'IA complexes
Transparence et redevabilité en IA
- Concevoir des systèmes d'IA transparents
- Assurer la redevabilité dans la prise de décision de l'IA
- Auditer les systèmes d'IA pour l'équité
Équité et atténuation des biais en IA
- Détecter et traiter les biais dans les modèles d'IA
- Assurer l'équité entre les différents groupes démographiques
- Mettre en œuvre des lignes directrices éthiques dans le développement de l'IA
Cadres réglementaires et éthiques
- Aperçu des normes d'éthique de l'IA
- Comprendre les réglementations sur l'IA dans différents secteurs
- Aligner les systèmes d'IA sur le RGPD, la CCPA et d'autres cadres
Applications réelles de l'IA explicable dans une IA éthique
- Explicabilité dans l'IA médicale
- Construire des systèmes d'IA transparents dans la finance
- Déployer une IA éthique dans le secteur de la police
Tendances futures de l'IA explicable et de l'IA éthique
- Tendances émergentes dans la recherche sur l'explicabilité
- Nouvelles techniques pour l'équité et la détection des biais
- Opportunités pour le développement d'une IA éthique à l'avenir
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissances de base sur les modèles d'apprentissage automatique
- Familiarité avec le développement d'IA et les frameworks
- Intérêt pour l'éthique et la transparence de l'IA
Audience
- Ethiciens de l'IA
- Développeurs d'IA
- Data scientists
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.