Confiance et éthique dans l'IA : une approche commerciale

Aperçu

Based on the best-selling book, Trustworthy AI, by Beena Ammanath. This course equips professionals with the knowledge and tools to build and implement ethical AI systems.

It explores the core principles of trustworthy AI, including fairness, transparency, and reliability, and provides practical strategies for integrating these values into business operations. Designed for those navigating the intersection of technology and ethics, it offers actionable insights for responsible AI development.

The course covers essential concepts such as fairness, transparency, and the importance of building reliable AI systems that align with ethical guidelines. You'll also discover real-world applications and strategies for integrating these principles into your organization’s AI practices.

By the end, you will have gained knowledge on the responsible use of AI and tools for ensuring AI systems are built with trust in mind. What sets this course apart is its focus on applying ethical principles directly to business practices.

You’ll gain both theoretical understanding and practical insights to help implement ethical AI practices in real-world scenarios. With real-life case studies and expert-led discussions, this course will equip you to tackle the evolving challenges in AI ethics.

This course is designed for business leaders, AI professionals, and technology managers who wish to ensure the ethical development of AI within their organizations. A basic understanding of AI and business processes will help, but deep technical expertise is not required.

Copyright © 2022 by John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved.

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

Programme

• Introduction à l'IA moderne
Dans cette section, nous explorons l'IA en tant que modèles mathématiques, et non en tant qu'entités pensantes, et examinons leur rôle dans la science des données et les applications réelles.
• Juste et impartial
Dans cette section, nous examinons les sources de biais dans les systèmes d'IA, évaluons l'équité dans le déploiement et mettons en œuvre des pratiques éthiques pour garantir des applications d'IA équitables et conformes.
• Robuste et fiable
Dans cette section, nous explorons des stratégies pour assurer la robustesse et la fiabilité de l'IA dans des environnements dynamiques. Les concepts clés incluent les cadres de test, l'analyse de la dérive des données et les systèmes d'apprentissage continu.
• Transparent
Dans cette section, nous examinons la transparence de l'IA, en mettant l'accent sur la responsabilité et la confiance des parties prenantes.
• Explicable
Dans cette section, nous explorons l'explicabilité de l'IA, en nous concentrant sur les cadres, l'analyse des boîtes noires et le reporting transparent pour renforcer la confiance et assurer la conformité dans les applications commerciales.
• Sécurisé
Dans cette section, nous explorons les vulnérabilités de sécurité de l'IA, les risques de compromission des systèmes et les pratiques de déploiement sécurisées pour garantir une mise en œuvre de l'IA sûre et fiable.
• Sûr
Dans cette section, nous explorons l'intégration de la sécurité dans la conception de l'IA, analysons les valeurs humaines et optimisons les objectifs pour assurer des résultats éthiques et prévenir les dommages.
• Vie privée
Dans cette section, nous examinons la confidentialité dans l'IA, en nous concentrant sur les méthodes de collecte de données, la conformité réglementaire et le consentement éclairé pour garantir des systèmes d'IA éthiques et fiables.
• Responsable
Dans cette section, nous explorons les défis de la responsabilité de l'IA, en mettant l'accent sur la responsabilité éthique, la prise de décision transparente et les cadres pour assurer la confiance et la conformité dans les systèmes d'approvisionnement pilotés par l'IA.
• Responsable
Dans cette section, nous examinons l'évaluation des systèmes d'IA pour l'alignement éthique, la mise en œuvre de cadres de déploiement responsables et l'évaluation des impacts sur la confiance des parties prenantes.
• IA fiable en pratique
Dans cette section, nous explorons la mise en œuvre des dimensions de la confiance dans les stratégies d'IA, analysons les facteurs de confiance à travers les cas d'utilisation et concevons des cadres de gouvernance cohérents pour un déploiement responsable de l'IA.
• Regards vers l'avenir
Dans cette section, nous explorons la construction d'une IA digne de confiance par une gouvernance structurée, en mettant l'accent sur des systèmes équitables, fiables et transparents alignés sur les valeurs humaines et les réglementations futures.

---

Enseigné par

Wiley-Expert Edge Course Instructors

---

Matières

Artificial Intelligence