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Starts 9 June 2025 04:20

Ends 9 June 2025

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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
  • Aperçu des technologies de l'IA
    Contexte historique et évolution
    Applications actuelles et tendances futures
  • Qualité des données dans l'IA
  • 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
  • Atténuation des biais dans les systèmes d'IA
  • 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
  • Considérations éthiques dans le développement de l'IA
  • 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
  • Cadres juridiques et réglementaires
  • 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
  • L'IA dans la société : impacts et responsabilités
  • Influence de l'IA sur l'emploi et l'économie
    Implications sociales et fracture numérique
    Concevoir des systèmes d'IA inclusifs
  • Stratégies pour un développement responsable de l'IA
  • Implication des parties prenantes et collaboration interdisciplinaire
    Outils et méthodologies pour une IA responsable
    Suivi et évaluation des systèmes d'IA
  • Assurer un avenir plus sûr grâce à l'IA
  • Stratégies de gestion et d'atténuation des risques
    Considérations à long terme et durabilité
    Engagement communautaire et sensibilisation du public
  • Révision du cours et projet de fin d'études
  • 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