Systèmes de prise de décision basés sur des données fiables

Aperçu

Explorez les fondamentaux de la construction de systèmes de prise de décision en IA fiables, en vous concentrant sur les approches basées sur les données et les principes de fiabilité des systèmes présentés par des experts de Berkeley AI Research.

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

Sujets

Affaires