Aspects théoriques de l'IA digne de confiance - Introduction

Aperçu

Explorez les fondements théoriques de l'IA digne de confiance avec Sanjit Seshia, en examinant les concepts et principes clés qui sous-tendent les systèmes d'intelligence artificielle fiables.

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