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Lancez le dé pour l'initiative - Comment rendre le monde de l'intelligence artificielle plus éthique
Explorez des stratégies pour combattre les biais algorithmiques dans l'IA à travers une présentation sur le thème de Donjons & Dragons, abordant les principales questions éthiques et proposant des solutions pour une intelligence artificielle plus équitable.
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2544 Cours
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Aperçu
Explorez des stratégies pour combattre les biais algorithmiques dans l'IA à travers une présentation sur le thème de Donjons & Dragons, abordant les principales questions éthiques et proposant des solutions pour une intelligence artificielle plus équitable.
Programme
- Introduction au cours
- Module 1 : Comprendre le biais algorithmique
- Module 2 : Le cadre éthique
- Module 3 : Identifier et évaluer le biais
- Module 4 : Stratégies pour atténuer le biais
- Module 5 : Scénarios thématiques Donjons & Dragons
- Module 6 : Politique et gouvernance
- Module 7 : Construire des systèmes d'IA équitables
- Module 8 : L'avenir de l'IA éthique
- Conclusion du cours
- Ressources supplémentaires
Aperçu de l'IA et de l'éthique
Introduction au biais algorithmique
Logistique et attentes du cours
Définir le biais dans l'IA
Exemples de biais dans différents systèmes d'IA
Études de cas d'échecs de l'IA
Introduction aux théories éthiques
Prise de décision éthique dans le développement de l'IA
Principales questions éthiques dans l'IA
Techniques de détection des biais
Outils et cadres pour évaluer l'équité de l'IA
Applications pratiques et analyses
Pratiques exemplaires de collecte et de curation des données
Conception d'algorithmes pour l'équité
Transparence et explicabilité dans l'IA
Introduction aux scénarios éthiques thématiques D&D
Activité de groupe : jeux de rôle sur les dilemmes éthiques
Discussion et réflexion sur les résultats des scénarios
Règlements et directives pour une IA éthique
Normes de l'industrie et pratiques exemplaires
Le rôle de la politique publique dans l'éthique de l'IA
Principes de conception inclusive
Stratégies de collaboration pour l'engagement des parties prenantes
Surveillance et responsabilité à long terme
Tendances émergentes en éthique de l'IA
Défis et opportunités futurs
Vision pour un paysage d'IA équitable
Récapitulatif des points clés
Présentation du projet final et retour d'information
Prochaines étapes pour l'apprentissage continu de l'éthique de l'IA
Lectures et médias recommandés
Outils et plateformes pour la pratique de l'éthique de l'IA
Opportunités communautaires et de réseautage
Sujets
Conférences