Méthodologie Pratique et Éthique en IA

Aperçu

Le cours "Méthodologies Pratiques et Éthique en IA" dote les apprenants des compétences essentielles nécessaires pour construire, évaluer et déployer des modèles d'apprentissage profond, tout en abordant des considérations éthiques critiques en matière d'IA. Grâce à des projets pratiques et des études de cas, vous explorerez les méthodologies pratiques utilisées pour former des modèles efficacement, résoudre des problèmes et appliquer des approches structurées probabilistes pour gérer l'incertitude.

Un point fort clé du cours est son accent sur l'éthique, vous permettant d'identifier et de traiter les biais, l'équité et les implications sociétales tout au long du cycle de vie de l'IA. En intégrant des modèles probabilistes structurés avec l'apprentissage profond, vous acquerrez la capacité de créer des systèmes d'IA robustes et interprétables qui relèvent les défis du monde réel.

Ce qui distingue ce cours est son accent équilibré entre maîtrise technique et pratiques responsables en IA. Vous apprendrez à gérer des données incomplètes, à analyser des présentations de pairs et à évaluer de manière critique l'impact sociétal plus large de l'IA.

Que vous soyez data scientist ou passionné d'IA, ce cours vous fournira une base complète pour développer des solutions IA percutantes et éthiques.

Programme

• Introduction au cours
"Méthodologie pratique et éthique en IA" met l'accent sur l'enseignement des compétences essentielles dans l'exploration de jeux de données, l'entraînement de modèles d'apprentissage profond et leur déploiement, avec un accent particulier sur l'éthique dans le cycle de vie de l'IA. Le cours couvre l'identification et le traitement des problèmes de biais et d'équité et l'intégration de modèles probabilistes avec l'apprentissage profond pour gérer l'incertitude. Ce cours offre une base solide tant sur le plan technique qu'éthique pour le développement responsable de l'IA.
• Méthodologie pratique
Ce module discutera des méthodologies pratiques pour l'entraînement de modèles d'apprentissage profond. Les étudiants exploreront des études de cas et différentes situations pour appliquer des connaissances antérieures et nouvelles dans le processus d'entraînement et de déploiement de modèles d'apprentissage profond.
• Considérations éthiques
Ce module abordera les considérations éthiques pour les modèles d'apprentissage profond. Vous explorerez les nuances de l'éthique et l'utilisation de l'apprentissage machine pour prendre des décisions.
• Modèles probabilistes structurés
Cette leçon s'attaque à l'intersection des modèles probabilistes structurés et des réseaux neuronaux profonds, mettant en avant comment les cadres probabilistes peuvent être intégrés à l'apprentissage profond pour modéliser l'incertitude, apprendre à partir de données incomplètes et fournir des systèmes d'IA interprétables.

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Enseigné par

Zerotti Woods

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Sujets

Science des données