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
  • Principaux défis en matière d'interprétabilité de l'IA

Techniques de base de l'IAO

  • Méthodes agnostiques : LIME, SHAP
  • Méthodes d'explicabilité spécifiques aux modèles
  • Explication des décisions prises par les modèles à boîte noire

Travaux pratiques avec les outils XAI

  • Introduction aux bibliothèques XAI open-source
  • Implémentation de XAI dans des modèles simples d'apprentissage automatique
  • Visualisation des explications et du comportement des modèles

Les défis de l'explicabilité

  • Compromis entre précision et interprétabilité
  • Limites des méthodes XAI actuelles
  • Gestion des biais et de l'équité dans les modèles explicables

Considérations éthiques dans l'IAO

  • Comprendre les implications éthiques de la transparence de l'IA
  • Équilibrer l'explicabilité et la performance du modèle
  • Préoccupations en matière de protection de la vie privée et des données dans l'IAO

Applications de l'IAO dans le monde réel

  • L'IA X dans les soins de santé, la finance et l'application de la loi
  • Exigences réglementaires en matière d'explicabilité
  • Renforcer la confiance dans les systèmes d'IA par la transparence

Concepts avancés de l'IAO

  • Explorer les explications contrefactuelles
  • Expliquer les réseaux neuronaux et les modèles d'apprentissage profond
  • Interpréter les systèmes d'IA complexes

Tendances futures de l'IA explicable

  • Techniques émergentes dans la recherche XAI
  • Défis et opportunités pour la transparence future de l'IA
  • Impact de l'IAO sur le développement responsable de l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec la programmation Python.

Public

  • Débutants en IA
  • Passionnés de science des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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