IA pour le bien : solutions pour la durabilité, la santé et l'aide

Aperçu

Based on the book, AI for Good, by Juan M. Lavista Ferres and William B.

Weeks. Artificial intelligence is transforming how we address the world's most pressing challenges, from sustainability to healthcare.

This course explores AI’s significant role in tackling climate change, improving disaster relief, and enhancing healthcare. By using real-world examples, it provides actionable insights into how AI is improving global well-being and creating positive social impact.

The course dives into practical strategies for implementing AI responsibly, emphasizing fairness, transparency, and collaboration to ensure AI benefits all sectors. Learn how AI can be used to address critical issues such as climate change and health disparities while maintaining ethical integrity.

What sets this course apart is its blend of theory and practical applications, showing how AI is making a tangible difference in various domains. By examining the intersection of AI with social good, the course provides a roadmap for future advancements and solutions for a sustainable world.

This course is designed for business leaders, policymakers, humanitarian organizations, and anyone interested in using AI to address global challenges. A basic understanding of AI is helpful, though the course is accessible to both technical and non-technical learners.

Copyright © 2024 by John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved.

Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Programme

• Qu'est-ce que l'intelligence artificielle et comment peut-elle être utilisée pour le bien
Dans cette section, nous définissons l'intelligence comme la capacité d'apprentissage, analysons les mécanismes de filtrage des données et évaluons le potentiel de l'IA à améliorer le bien sociétal grâce à une analyse et une prise de décision impartiales.
• Intelligence artificielle : applications et limites
Dans cette section, nous explorons le machine learning en tant que génération de règles guidée par les données, en mettant l'accent sur ses applications pratiques et ses limites, y compris les biais, la généralisation et les considérations éthiques.
• Processus et termes couramment utilisés
Dans cette section, nous explorons les processus courants d'analyse de données, définissons les mesures de performance clés et décrivons la structure du cours pour un apprentissage efficace.
• Apprentissage profond avec des données géospatiales
Dans cette section, nous explorons les applications de l'apprentissage profond pour les données géospatiales, en nous concentrant sur la reconnaissance des motifs, la mise en œuvre de modèles et les flux de traitement des données pour les tâches environnementales et de télédétection.
• Tourisme dépendant de la nature
Dans cette section, nous examinons les impacts environnementaux du tourisme dépendant de la nature, évaluons les méthodes de gestion durable et analysons les résultats pour des stratégies de conservation.
• Détection bioacoustique de la faune
Dans cette section, nous explorons les techniques de surveillance bioacoustique pour la détection de la faune. Nous analysons les données sonores et concevons des systèmes pour l'identification des espèces, amélioration de la conservation et de la recherche écologique.
• Utiliser les satellites pour surveiller les baleines depuis l'espace
Dans cette section, nous explorons l'analyse des données satellites pour le suivi des baleines, les techniques de télédétection pour la surveillance marine et les stratégies de conservation utilisant les informations satellites.
• Réseaux sociaux des girafes
Dans cette section, nous examinons les structures des réseaux sociaux des girafes à l'aide de la collecte de données comportementales et de l'analyse des réseaux. L'accent est mis sur la compréhension des interactions de la faune et leurs implications pour la conservation.
• Approches basées sur les données pour la réduction des conflits liés à la faune dans le Maasai Mara
Dans cette section, nous explorons la collecte et l'analyse de données pour la surveillance de la faune, l'identification des schémas de conflits spatiaux et la conception de stratégies de réduction prédictive pour améliorer la conservation et la sécurité communautaire.
• Cartographie des opérations avicoles industrielles à grande échelle
Dans cette section, nous explorons les techniques de télédétection pour cartographier les opérations avicoles industrielles. Les concepts clés incluent des méthodes évolutives, l'analyse des données spatiales et les applications dans la planification agricole.
• Identification des emplacements pour l'énergie solaire en Inde
Dans cette section, nous analysons le potentiel solaire à l'aide de données SIG et de métriques d'irradiance pour évaluer la pertinence des terres pour les projets solaires en Inde.
• Cartographie des lacs glaciaires
Dans cette section, nous explorons les techniques de télédétection pour cartographier les lacs glaciaires et évaluer les risques de crues soudaines de lacs glaciaires (GLOFs) en utilisant des images satellites et la surveillance environnementale.
• Prévoir et expliquer la dégradation des panneaux solaires avec l'IA
Dans cette section, nous explorons les modèles d'IA pour prévoir la dégradation des panneaux solaires, analyser les facteurs de performance et concevoir des stratégies de maintenance prédictive pour améliorer la fiabilité des systèmes d'énergie renouvelable.
• Évaluation des dommages aux bâtiments après catastrophe
Dans cette section, nous examinons les méthodes d'évaluation des dommages aux bâtiments après une catastrophe, en nous concentrant sur l'analyse structurelle, la collecte de données et les protocoles de sécurité pour une récupération efficace.
• Classification des types d'habitations
Dans cette section, nous explorons les méthodes de classification des types d'habitations en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé et d'analyse de données. L'accent est mis sur les applications pratiques pour l'urbanisme et la prise de décision immobilière.
• Évaluation des dommages suite au tremblement de terre en Turquie en 2023
Dans cette section, nous examinons les méthodes d'évaluation des dommages sismiques, en concentrant sur les schémas de défaillance structurelle et l'évaluation des impacts sismiques pour les applications de réponse aux catastrophes.
• Analyse de la sécurité alimentaire
Dans cette section, nous explorons les méthodes pour évaluer la sécurité alimentaire, analyser les schémas d'accès régionaux et concevoir des cadres de collecte de données pour une prise de décision éclairée.
• BankNote-Net : Open Dataset pour la reconnaissance universelle des devises
Dans cette section, nous explorons BankNote-Net pour la reconnaissance des devises assistées, en mettant l'accent sur les jeux de données ouverts et les modèles de machine learning pour les applications d'accessibilité.
• Connectivité à large bande
Dans cette section, nous examinons la performance de l'infrastructure à large bande, les facteurs affectant la connectivité, et les stratégies pour améliorer l'accès aux réseaux. Les concepts clés incluent la fiabilité, la planification de déploiement et les solutions pratiques pour un accès renforcé.
• Suivi de la guerre en Syrie par le traitement du langage naturel
Dans cette section, nous explorons les techniques de NLP pour le suivi des conflits, en nous concentrant sur l'analyse des sentiments, la détection d'événements et le suivi des changements géopolitiques à travers les données textuelles.
• La prolifération de la désinformation en ligne
Dans cette section, nous examinons les schémas de propagation de la désinformation, évaluons les méthodes de détection et évaluons les impacts sur la confiance publique. Il fournit des stratégies pratiques pour identifier et atténuer les fausses narratives.
• Déverrouiller le potentiel de l'IA avec les données ouvertes
Dans cette section, nous explorons comment les données ouvertes améliorent le développement de l'IA en améliorant la fiabilité des modèles et le déploiement éthique grâce à la transparence et l'accessibilité.
• Détection des maladies de l'oreille moyenne
Dans cette section, nous explorons les techniques de diagnostic pour les maladies de l'oreille moyenne en utilisant l'immittance acoustique. Les concepts clés incluent l'analyse des données pour les anomalies et la conception de protocoles de dépistage pour une détection précoce.
• Détection de la lèpre dans les populations vulnérables
Dans cette section, nous examinons les stratégies pour la détection précoce de la lèpre dans les populations vulnérables. Les concepts clés incluent l'analyse des facteurs de risque, le dépistage ciblé et la planification des interventions en santé publique.
• Segmentation automatisée des métastases du cancer de la prostate
Dans cette section, nous explorons les techniques de segmentation automatisée pour les métastases du cancer de la prostate en utilisant l'apprentissage automatique. L'accent est mis sur l'amélioration de la précision diagnostique et l'application en temps réel en imagerie médicale.
• Dépistage de la rétinopathie du prématuré chez les nourrissons prématurés dans les régions à ressources limitées
Dans cette section, nous explorons les stratégies pour le dépistage de la rétinopathie du prématuré (ROP) chez les nourrissons prématurés dans les régions à ressources limitées. Les concepts clés incluent l'analyse d'images automatisée, le développement d'applications mobiles et les outils de diagnostic accessibles pour une intervention précoce.
• Effets à long terme de COVID-19
Dans cette section, nous examinons les effets à long terme du SARS-CoV-2, analysons les modèles de santé post-COVID-19 et évaluons les méthodologies de recherche clinique pour améliorer les soins aux patients et les stratégies de santé publique.
• Utilisation de l'intelligence artificielle pour informer la gestion des kystes pancréatiques
Dans cette section, nous explorons l'utilisation de l'IA pour la classification des kystes pancréatiques, l'analyse des données d'imagerie avec l'apprentissage automatique et l'évaluation des performances cliniques pour améliorer l'exactitude diagnostique et les résultats pour les patients.
• Chatbot soutenu par NLP pour la cessation du tabagisme
Dans cette section, nous explorons l'utilisation du NLP dans le développement de chatbots pour l'arrêt du tabagisme. Les concepts clés incluent la conception conversationnelle, l'évaluation RCT et les applications de santé en temps réel.
• Cartographie des mouvements de population à l'aide d'images satellites
Dans cette section, nous explorons l'utilisation des données satellites pour cartographier les mouvements de population, analyser la densité des bâtiments avec la télédétection et estimer le nombre de personnes par structure pour les applications urbaines et de santé publique.
• La promesse de l'IA et des modèles de transformateurs génératifs pré-entraînés en médecine
Dans cette section, nous explorons l'IA et les modèles GPT dans le diagnostic, la radiologie et la prise de décision des patients.

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Enseigné par

Wiley-Expert Edge Course Instructors

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Matières

Artificial Intelligence