Formation Explainable AI (XAI) en Dartmouth

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer les techniques d'IA interprétable pour garantir l'équité, la transparence et des systèmes IA éthiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de XAI dans les systèmes IA éthiques.
• Mettre en œuvre des techniques XAI pour détecter et atténuer les biais dans les modèles IA.
• Assurer la transparence dans les processus de prise de décision des modèles IA.
• Aligner le développement IA avec les normes éthiques et réglementaires.

Cette formation en direct avec instructeur en Dartmouth (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent explorer les techniques XAI de pointe pour les modèles d'apprentissage profond, en mettant l'accent sur la construction de systèmes d'IA interprétables.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les défis de l'explicabilité dans l'apprentissage profond.
• Mettre en œuvre des techniques XAI avancées pour les réseaux neuronaux.
• Interpréter les décisions prises par les modèles d'apprentissage profond.
• Évaluer les compromis entre performance et transparence.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels avancés souhaitant approfondir leur compréhension des techniques XAI pour les modèles AI complexes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en œuvre des techniques XAI de pointe dans les modèles AI.
• Interpréter les modèles d'apprentissage profond et leurs décisions.
• Appliquer des méthodes d'explicabilité avancées, agnostiques au modèle ou spécifiques au modèle.
• Aborder les défis liés à la transparence de l'IA dans les systèmes complexes.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des systèmes d'IA transparents dans des applications réelles.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'importance de la transparence dans les modèles IA.
• Mettre en œuvre des techniques avancées d'IA explicative pour interpréter les modèles complexes.
• Améliorer la transparence des modèles à l'aide de SHAP, LIME et autres outils.
• Traiter les préoccupations éthiques et l'équité dans les modèles IA.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les bases de l'IA explicable et son rôle dans le développement de systèmes d'IA responsables.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA explicable.
• Explorer l'importance de la transparence et de l'interprétabilité dans les modèles d'IA.
• Apprendre des techniques de base pour rendre les modèles d'IA explicables.
• Appliquer les techniques XAI à des modèles d'apprentissage automatique simples.