Identification et atténuation des biais dans les systèmes d'IA

Aperçu

Explorez des techniques pour identifier et atténuer les biais dans les systèmes d'IA avec l'expert en traitement du langage naturel Arnault Gombert.

Programme

• Introduction au biais dans l'IA
Définition et types de biais dans les systèmes d'IA
Importance de traiter le biais dans l'IA
• Études de cas de biais dans les systèmes d'IA
Exemples historiques de biais dans l'IA
Cas actuels de profil élevé et leur impact
• Techniques pour identifier le biais dans l'IA
Analyse et prétraitement des données
Méthodes de détection de biais dans les modèles et algorithmes
Outils et cadres pour l'identification de biais
• Biais dans le traitement du langage naturel (NLP)
Biais spécifiques dans les modèles NLP
Techniques pour analyser les sorties des modèles de langage
• Stratégies d'atténuation du biais dans l'IA
Stratégies de collecte de données pour réduire le biais
Approches algorithmiques et contraintes de justice
Cadres et outils d'atténuation du biais
• Considérations éthiques et régulations
Cadres éthiques pour la technologie de l'IA
Aperçu des directives légales et politiques sur le biais de l'IA
• Ateliers pratiques
Identification du biais dans les ensembles de données à l'aide d'outils populaires
Atténuation du biais par le réentraînement des modèles et l'augmentation des données
• Futurs développements dans l'atténuation du biais
Avancées dans les techniques de détection et de réduction du biais
Défis futurs potentiels pour l'équité de l'IA
• Conclusion du cours
Résumé des points clés
Discussion sur l'apprentissage continu et les ressources

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Sujets

Science des données