Une IA avec un agenda - Comment nos biais cognitifs s'infiltrent dans l'apprentissage automatique

Aperçu

Explore comment les biais cognitifs humains peuvent s'infiltrer dans les modèles d'IA et d'apprentissage automatique, en proposant des stratégies pour atténuer ces problèmes et créer des algorithmes plus objectifs et éthiques.

Programme

• Introduction aux biais cognitifs
Définition et aperçu
Biais cognitifs courants et leur impact
• Notions de base de l'apprentissage automatique
Aperçu des modèles d'apprentissage automatique
Collecte de données et ingénierie des caractéristiques
• Biais cognitifs dans l'IA
Comment les biais pénètrent dans les systèmes d'IA
Études de cas sur le biais dans l'IA
• Identifier les biais dans les données et les modèles
Techniques de détection des biais
Outils de mesure des biais
• Stratégies d'atténuation
Techniques de prétraitement des données
Ajustements algorithmiques et contraintes d'équité
• Éthique et IA
L'importance d'une IA éthique
Perspectives des parties prenantes et implications sociales
• Études de cas et applications
Exemples de différents secteurs
Analyse des résultats de l'atténuation des biais
• Orientations futures dans l'atténuation des biais
Technologies émergentes et méthodes
Défis en cours et domaines de recherche
• Revue de cours et conclusion
Récapitulatif des concepts clés
Réflexions finales sur le développement d'une IA éthique

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Sujets

Conférences