Plan du cours

Introduction à l'IA Explicative (XAI) et la Transparence des Modèles

  • Qu'est-ce que l'IA Explicative ?
  • Pourquoi la transparence est-elle importante dans les systèmes d'IA ?
  • Interprétabilité versus performance des modèles d'IA

Aperçu des Techniques de XAI

  • Méthodes non spécifiques aux modèles : SHAP, LIME
  • Techniques d'explicabilité spécifiques au modèle
  • Explication des réseaux de neurones et des modèles d'apprentissage profond

Création de Modèles d'IA Transparentes

  • Mise en œuvre pratique de modèles interprétables
  • Comparaison entre les modèles transparents et les modèles boîte noire
  • Équilibre entre la complexité et l'explicabilité

Outils Avancés et Bibliothèques de XAI

  • Utilisation de SHAP pour l'interprétation des modèles
  • Utilisation de LIME pour l'explicabilité locale
  • Visualisation des décisions et comportements des modèles

Traiter la Justesse, le Biais et l'Éthique dans l'IA

  • Identification et atténuation du biais dans les modèles d'IA
  • La justesse en IA et ses impacts sociétaux
  • Assurer la responsabilité et l'éthique lors de la mise en œuvre de l'IA

Applications Pratiques de XAI

  • Études de cas dans le domaine de la santé, des finances et du gouvernement
  • Interprétation des modèles d'IA pour une conformité réglementaire
  • Construire la confiance avec les systèmes d'IA transparents

Directions Futures dans l'IA Explicative

  • Recherches émergentes en XAI
  • Défis liés à la mise à l'échelle de XAI pour les grands systèmes
  • 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 Python

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
  • Spécialistes de l'IA
 21 Heures

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