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Débute 4 July 2025 11:19

Se termine 4 July 2025

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Aspects théoriques de l'IA digne de confiance - Introduction

Rejoignez Sanjit Seshia dans une exploration perspicace des fondements théoriques de l'IA Fiable. Cette introduction aborde les concepts clés et les principes essentiels pour développer des systèmes d'intelligence artificielle fiables. Parfait pour ceux qui souhaitent comprendre les subtilités de la fiabilité en IA, cette session offre des id.
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Rejoignez Sanjit Seshia dans une exploration perspicace des fondements théoriques de l'IA Fiable. Cette introduction aborde les concepts clés et les principes essentiels pour développer des systèmes d'intelligence artificielle fiables.

Parfait pour ceux qui souhaitent comprendre les subtilités de la fiabilité en IA, cette session offre des idées inestimables pour assurer l'intégrité et la fiabilité des systèmes d'IA.

Proposé via YouTube, ce cours relève des catégories de Cours en Intelligence Artificielle et de Cours en Informatique, le rendant ainsi un ajout crucial à votre parcours d'apprentissage dans le domaine de l'IA.

Programme

  • Introduction à l'IA digne de confiance
  • Définition et importance de l'IA digne de confiance
    Principaux défis dans la construction de systèmes d'IA dignes de confiance
  • Fondements théoriques
  • Méthodes formelles en IA
    Modèles computationnels de la confiance
    Fiabilité et robustesse en IA
  • Vérification et validation des systèmes d'IA
  • Techniques de vérification formelle
    Test et débogage des modèles d'IA
    Vérification de modèles et preuve de théorèmes
  • Équité dans l'IA
  • Définitions de l'équité
    Détection et atténuation des biais
    Implications éthiques et sociales
  • Transparence et explicabilité
  • Interprétabilité des modèles d'apprentissage machine
    Techniques d'explication des modèles
    Interaction homme-IA et confiance
  • Sécurité et confidentialité dans l'IA
  • Attaques adversariales et défenses
    Techniques de confidentialité des données
    Déploiement sécurisé des modèles d'IA
  • Responsabilité et gouvernance
  • Responsabilité dans les systèmes d'IA
    Politiques et cadres réglementaires
    Normes pour une IA digne de confiance
  • Études de cas et applications
  • Exemples réels d'IA digne de confiance
    Leçons tirées des mises en œuvre réussies
  • Orientations futures dans l'IA digne de confiance
  • Tendances et technologies émergentes
    Défis et opportunités de recherche
  • Conclusion et réflexion
  • Résumé des concepts clés
    Voies pour une étude plus approfondie de l'IA digne de confiance

Sujets

Informatique