IA responsable : Principes et pratiques pour un apprentissage automatique éthique

Aperçu

Découvrez l'impact de l'IA sur la stratégie d'entreprise et l'innovation avec les perspectives de l'experte du secteur Kathryn Hume à TMLS2019.

Programme

• Introduction à l'IA Responsable
Vue d'ensemble de l'impact de l'IA sur les entreprises et la société
Importance de l'éthique dans le développement de l'IA
• Principes Fondamentaux de l'IA Éthique
Équité et Biais dans les systèmes d'IA
Transparence et Explicabilité dans l'IA
Responsabilité dans le développement et le déploiement de l'IA
• Construction d'Applications d'IA Éthique
Stratégies pour réduire les biais dans les données et les algorithmes
Techniques pour améliorer l'interprétabilité des modèles
Méthodes pour assurer la responsabilité et la conformité
• Études de Cas sur le Déploiement de l'IA Éthique
Exemples réels de défis éthiques liés à l'IA
Leçons tirées des expériences de l'industrie
• Gouvernance et Réglementation de l'IA
Aperçu des politiques et réglementations existantes sur l'IA
Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de lignes directrices éthiques dans les organisations
• Outils et Cadres pour l'IA Responsable
Introduction aux outils d'équité et d'audit de l'IA
Cadres de prise de décision éthique dans l'IA
• Le Rôle des Entreprises dans la Promotion de l'IA Éthique
Considérations éthiques dans les stratégies commerciales axées sur l'IA
Équilibrer innovation et responsabilité
• Atelier : Concevoir une Stratégie d'IA Éthique
Exercices pratiques sur la conception éthique de l'IA
Discussions de groupe sur les dilemmes éthiques potentiels
• Tendances Futures de l'IA Éthique
Technologies émergentes et leurs implications éthiques
Préparer l'avenir du développement responsable de l'IA
• Conclusion et Réflexions Finales
Récapitulatif des principes et pratiques clés de l'IA éthique
Stratégies pour une vigilance éthique continue dans les projets d'IA

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Sujets

Science des données