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Rester en sécurité dans l’avenir de l'IA
Explorez des stratégies pour un développement et une utilisation responsables de l'IA, en mettant l'accent sur la qualité des données, la réduction des biais et les considérations éthiques afin d'assurer un avenir plus sûr axé sur l'IA.
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Aperçu
Explorez des stratégies pour un développement et une utilisation responsables de l'IA, en mettant l'accent sur la qualité des données, la réduction des biais et les considérations éthiques afin d'assurer un avenir plus sûr axé sur l'IA.
Programme
- Introduction à l'IA et son impact
- Qualité des données dans l'IA
- Atténuation des biais dans les systèmes d'IA
- Considérations éthiques dans le développement de l'IA
- Cadres juridiques et réglementaires
- L'IA dans la société : impacts et responsabilités
- Stratégies pour un développement responsable de l'IA
- Assurer un avenir plus sûr grâce à l'IA
- Révision du cours et projet de fin d'études
Aperçu des technologies de l'IA
Contexte historique et évolution
Applications actuelles et tendances futures
Importance des données de haute qualité
Méthodes de collecte de données et défis
Nettoyage et prétraitement des données
Études de cas soulignant l'impact de la qualité des données
Comprendre les biais dans l'IA
Sources et types de biais
Techniques pour identifier et réduire les biais
Mise en œuvre d'algorithmes sensibles à l'équité
Principes d'une IA éthique
Préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité
Dilemmes éthiques et cadres de prise de décision
Études de cas d'échecs et réussites en matière d'IA éthique
Aperçu des réglementations de l'IA à l'échelle mondiale
Conformité et gouvernance dans le développement de l'IA
Le rôle des politiques dans une IA responsable
Influence de l'IA sur l'emploi et l'économie
Implications sociales et fracture numérique
Concevoir des systèmes d'IA inclusifs
Implication des parties prenantes et collaboration interdisciplinaire
Outils et méthodologies pour une IA responsable
Suivi et évaluation des systèmes d'IA
Stratégies de gestion et d'atténuation des risques
Considérations à long terme et durabilité
Engagement communautaire et sensibilisation du public
Révision des concepts clés
Projet de fin d'études : Développement d'une stratégie pour une application IA responsable
Feedback et réflexion sur le cours
Sujets
Conférences