Applications industrielles de l'IA causale

Aperçu

Découvrez comment l'IA causale transforme les industries grâce à des applications pratiques, des méthodologies et des études de cas réelles présentées par la chercheuse éminente Utkarshani Jaimini.

Programme

• Introduction à l'IA causale
Définition et aperçu de l'IA causale
Différences clés entre l'IA causale et l'IA traditionnelle
Importance et applications dans diverses industries
• Concepts fondamentaux de la causalité
Notions de base de l'inférence causale
Graphes causaux et graphes acycliques dirigés (DAGs)
Raisonnement contrefactuel
• Méthodologies pour l'IA causale
Collecte et prétraitement des données pour l'analyse causale
Techniques de découverte causale
Outils et cadres pour l'IA causale
• Applications réelles dans les industries
Santé : Découverte de médicaments et optimisation des traitements des patients
Finance : Détection de fraude et gestion des risques
Marketing : Analyse du comportement des clients et publicité ciblée
Chaîne d'approvisionnement : Prévision de la demande et optimisation des stocks
• Études de cas par Utkarshani Jaimini
Mise en œuvre réussie de l'IA causale dans l'industrie
Leçons apprises et défis rencontrés
Meilleures pratiques pour l'application de l'IA causale
• Considérations éthiques et défis en IA causale
Biais et équité dans les modèles causaux
Transparence et interprétabilité
Préoccupations concernant la confidentialité et la sécurité des données
• Sessions de laboratoire pratiques
Mise en place d'expériences d'inférence causale
Évaluation des modèles causaux avec des données réelles
Utilisation d'outils et de bibliothèques populaires en IA causale
• Tendances futures et innovations en IA causale
Domaines de recherche émergents
Perturbations potentielles dans l'industrie
Intégration avec d'autres technologies d'IA
• Résumé et révision
Récapitulatif des concepts et applications clés
Discussion ouverte et Q&R avec Utkarshani Jaimini

---

Sujets

Science des données