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Plan du cours
Introduction à l'IA Explicable (XAI)
- Qu'est-ce que l'IA Explicable (XAI) ?
- Importance de la transparence dans les modèles d'IA
- Défis clés en interprétation des IA
Techniques de base en XAI
- Méthodes agnostiques au modèle : LIME, SHAP
- Méthodes d'explicabilité spécifiques aux modèles
- Expliquer les décisions prises par des modèles à boîte noire
Utilisation pratique des outils XAI
- Introduction aux bibliothèques open-source de XAI
- Implémentation de l'XAI dans les modèles d'apprentissage automatique simples
- Visualisation des explications et du comportement des modèles
Défis en matière d'explicabilité
- Compromis entre précision et interprétation
- Limites des méthodes XAI actuelles
- Gestion du biais et de l'équité dans les modèles explicables
Considérations éthiques en XAI
- Comprendre les implications éthiques de la transparence des IA
- Équilibrer l'explicabilité et la performance du modèle
- Préoccupations en matière de confidentialité et de protection des données dans le XAI
Applications pratiques de l'XAI
- Utilisation du XAI dans la santé, les finances et le maintien de l'ordre
- Exigences réglementaires en matière d'explicabilité
- Construction de confiance dans les systèmes d'IA grâce à 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 en IA explicite
- Techniques émergentes dans la recherche XAI
- Défis et opportunités pour l'IA transparente à l'avenir
- Impact de l'XAI sur le développement responsable des IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
Public cible
- Débutants en intelligence artificielle
- Enthusiastes de la science des données
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.