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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