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Plan du cours
Introduction à l'IA explicable (XAI) et à la transparence des modèles
- Qu'est-ce que l'IA explicable ?
- Pourquoi la transparence est importante dans les systèmes d'IA
- Interprétabilité par rapport aux performances dans les modèles d'IA
Aperçu des techniques de XAI
- Méthodes indépendantes du modèle : SHAP, LIME
- Techniques d'explicabilité spécifiques au modèle
- Expliquer les réseaux neuronaux et les modèles d'apprentissage profond
Construction de modèles d'IA transparents
- Mise en œuvre de modèles interprétables en pratique
- Comparaison des modèles transparents par rapport aux modèles « boîte noire »
- Équilibrer la complexité et l'explicabilité
Outils et bibliothèques XAI avancés
- Utilisation de SHAP pour l'interprétation des modèles
- Exploitation de LIME pour l'explicabilité locale
- Visualisation des décisions et des comportements des modèles
Aborder l'équité, les biais et l'IA éthique
- Identifier et atténuer les biais dans les modèles d'IA
- L'équité dans l'IA et ses impacts sociétaux
- Assurer la responsabilité et l'éthique dans le déploiement de l'IA
Applications pratiques de la XAI
- Études de cas dans les domaines des soins de santé, de la finance et du gouvernement
- Interprétation des modèles d'IA pour la conformité réglementaire
- Construire la confiance avec des systèmes d'IA transparents
Perspectives futures en IA explicable
- Recherche émergente en XAI
- Défis du passage à l'échelle de la XAI pour les systèmes à grande échelle
- Opportunités pour l'avenir de l'IA transparente
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en apprentissage automatique et développement de modèles d'IA
- Familiarité avec la programmation en Python
Audience
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Spécialistes en IA
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.
