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Débute 5 June 2026 00:56

Se termine 5 June 2026

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Systèmes de prise de décision basés sur des données fiables

Rejoignez des experts de Berkeley AI Research pour explorer le cœur du développement de systèmes de prise de décision par IA dignes de confiance. Plongez dans des méthodologies qui mettent l'accent sur les techniques basées sur les données ainsi que sur les principes clés pour garantir la fiabilité des systèmes. Ce cours est disponible sur YouT.
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Join experts from Berkeley AI Research in exploring the core of developing trustworthy AI decision-making systems. Dive into methodologies that emphasize data-driven techniques alongside the key principles of ensuring system reliability.

This course is available on YouTube and falls under the categories of Artificial Intelligence Courses and Business Courses.

Programme

  • Introduction aux systèmes de prise de décision basés sur les données
  • Vue d'ensemble de la prise de décision par intelligence artificielle
    Importance de la fiabilité dans les systèmes d'IA
  • Compréhension des données dans les systèmes d'IA
  • Techniques de collecte de données
    Prétraitement et nettoyage des données
    Qualité des données et son impact sur les décisions de l'IA
  • Principes de fiabilité des systèmes
  • Définitions et mesures de la fiabilité des systèmes
    Principes de conception pour des systèmes d'IA fiables
    Maintien de la fiabilité dans des environnements dynamiques
  • Algorithmes pour une prise de décision fiable
  • Examen des algorithmes d'apprentissage automatique
    Techniques pour améliorer la robustesse des algorithmes
    Sélection des bons algorithmes pour la fiabilité
  • Évaluation et test des systèmes d'IA
  • Méthodes pour tester la fiabilité des systèmes d'IA
    Utilisation de simulations et tests en conditions réelles
    Mesures pour évaluer la performance des systèmes
  • Biais et équité dans les systèmes pilotés par l'IA
  • Identification et atténuation des biais dans les données
    Techniques pour garantir une prise de décision équitable
    Implications éthiques des décisions de l'IA
  • Études de cas et applications
  • Analyse d'étude de cas de systèmes d'IA fiables
    Leçons tirées des applications industrielles
    Tendances émergentes et orientations futures
  • Projet de fin d'études : Construire un système d'IA fiable
  • Conception et planification du projet
    Mise en œuvre à l'aide de données réelles
    Présentation et examen par les pairs des projets
  • Conclusion et perspectives d'avenir
  • Révision des concepts clés
    Discussion sur le futur des systèmes d'IA fiables
    Questions et réponses et remarques finales

Matières

Business