IA Responsable : Principes, Pratiques et Applications

Aperçu

Libérez le potentiel de l'intelligence artificielle tout en assurant l'intégrité éthique et le bénéfice sociétal avec notre cours complet "IA Responsable :

Principes, Pratiques et Applications."

Programme

• Introduction à l'IA Responsable
Vue d'ensemble de l'IA et de son impact sociétal
Importance de l'éthique dans le développement et le déploiement de l'IA
• Principes de l'IA Responsable
Équité et atténuation des biais
Transparence et Explicabilité
Confidentialité et Protection des données
Responsabilité et Gouvernance
• Cadres Éthiques et Directives
Revue des directives éthiques existantes (p. ex., IEEE, UE, AI4People)
Considérations juridiques et réglementaires
• Biais et Équité dans l'IA
Identification et quantification des biais dans les systèmes d'IA
Techniques pour atténuer les biais
Études de cas sur les biais dans les applications d'IA
• Transparence et Explicabilité
Importance de l'interprétabilité des modèles
Techniques pour améliorer l'explicabilité (p. ex., LIME, SHAP)
Équilibrer performance et transparence
• Confidentialité et Protection des Données dans l'IA
Gestion des données sensibles et garantie de la confidentialité
Techniques préservant la confidentialité (p. ex., confidentialité différentielle, apprentissage fédéré)
Bonnes pratiques de gouvernance des données
• Responsabilité et Gouvernance dans les Systèmes d'IA
Établir la responsabilité dans le développement et le déploiement de l'IA
Construire des cadres de gouvernance éthique de l'IA
Rôles des parties prenantes (développeurs, décideurs politiques, utilisateurs)
• Pratiques d'IA Responsable
Intégrer les considérations éthiques tout au long du cycle de vie de l'IA
Développer des systèmes d'IA inclusifs
Mécanismes de surveillance continue et de rétroaction
• Études de Cas et Applications
Revue des applications de l'IA responsable dans divers secteurs
Analyse des considérations éthiques et des résultats
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Projet : Concevoir un Système d'IA Responsable
Définition de la portée du projet et des objectifs
Identification des défis éthiques potentiels
Mise en œuvre et présentation de la solution d'IA responsable
• Directions Futures pour l'IA Responsable
Tendances et technologies émergentes
Défis continus et domaines de recherche
Le rôle évolutif de l'IA dans la société

Enseigné par

Stuart Wesselby

Sujets

Science des données