IA Responsable en Pratique : Équité, Biais & Explicabilité

Aperçu

This course introduces the foundations and practical implementation of Responsible AI, focusing on building AI systems that are fair, transparent, interpretable, and privacy-aware. You’ll begin by exploring fairness metrics, bias mitigation strategies, and explainability techniques such as LIME, SHAP, and counterfactual explanations.

The course then covers privacy risks, differential privacy, and the trade-offs between fairness, privacy, and model accuracy in real-world AI systems. By the end of this course, you will be able to:

- Explain fairness, interpretability, and privacy concepts in AI - Analyze AI models using explainability and fairness techniques - Apply bias mitigation and privacy-preserving methods - Evaluate trade-offs in responsible AI system design Designed for AI practitioners, analysts, and technology professionals, this course provides a practical approach to building responsible and trustworthy AI systems.

To be successful, learners should have a basic understanding of AI and machine learning concepts. Start your journey into Responsible AI and learn how to design AI systems that are fair, transparent, and trustworthy.

Programme

• Mesure et atténuation des biais
Ce module couvre les principes fondamentaux de l'équité de l'IA, la mesure et l'atténuation des biais dans les systèmes d'apprentissage automatique. Les apprenants exploreront les métriques d'équité, les risques de biais, les tests contrefactuels, et les compromis entre équité et précision à travers des démonstrations pratiques.
• Interprétabilité avancée des modèles
Explorez des techniques avancées d'interprétabilité des modèles utilisées pour expliquer et évaluer les prédictions de l'IA. Les apprenants travailleront avec des méthodes d'explication locales et globales comme LIME, SHAP, et les explications contrefactuelles tout en examinant la fidélité des explications, leur robustesse et les limites des méthodes d'interprétabilité a posteriori, à travers des démonstrations pratiques.
• Attaques à la vie privée, défenses et compromis
Ce module examine les risques en matière de vie privée, les mécanismes de défense, et les compromis multi-objectifs dans les systèmes d'IA responsables. Le module explore l'inférence d'appartenance, l'inversion de modèles, et les techniques de confidentialité différentielle, tout en analysant l'équilibre entre vie privée, équité, et précision des modèles à travers des démonstrations pratiques et des exercices de prise de décision.
• Conclusion du cours et évaluations
Ce module propose une révision finale du cours en résumant les concepts clés d'une IA responsable et digne de confiance, notamment l'équité, l'interprétabilité, la vie privée, et l'analyse des compromis. Il se termine par une vérification des connaissances pour renforcer les concepts fondamentaux et la compréhension pratique.

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Enseigné par

Edureka

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Matières

Artificial Intelligence